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AS联邦
学习
联邦
学习小结(1)
最近开始学习杨强、刘洋等老师的《
联邦
学习》一书。以下是自己总结的第一章主要内容。仅供学习交流。一、出现的背景医疗图像中出现难以桥接的数据孤岛。
学习从入门到放弃
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2022-11-23 22:46
人工智能
机器学习
联邦
学习non-iid用户数据采样python实现
联邦
学习non-iid用户数据采样python实现问题描述解决办法问题描述
联邦
学习non-iid用户数据采样解决办法直接上代码importosfromscipy.ioimportloadmatimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterimportpandasaspdimporttorchfromsklearn.model_selectionimportt
甜度超标°
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2022-11-23 21:37
学习笔记
python
开发语言
多次采样保证每个样本都可以被采到
多次采样保证每个样本都可以被采到问题描述解决办法问题描述
联邦
学习数据异构,需要每个用户包含不完全的类别数,但是所有用户数据总和是独立同分布的,包含所有标签的样本,因此在采样的时候需要保证每个用户产生的标签随机数的类别总和等于全样本的标签数
甜度超标°
·
2022-11-23 21:37
学习笔记
python
联邦
学习论文阅读三:ChainFL
联邦
学习论文阅读三:ChainFLSecureandEfficientFederatedLearningThroughLayeringandShardingBlockchain论文地址:https://
一步一个脚印ッ
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2022-11-23 15:16
联邦学习论文合集
区块链
人工智能
1024程序员节
论文笔记:
联邦
学习——Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions
Challenges,Methods,andFutureDirections论文链接:linkFederatedLearning:Challenges,Methods,andFutureDirections摘要一、
联邦
学习的挑战
liuzeyao_Newton
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2022-11-23 13:34
联邦学习必读论文
论文阅读 Challenges and future directions of secure federated learning: a survey
Challengesandfuturedirectionsofsecurefederatedlearning:asurvey》论文地址:https://doi.org/10.1007/s11704-021-0598-zAbstract大数据时代,敏感信息暴露,人们对隐私安全日益关注—>
联邦
学习应运而生
联邦
学习
Limeym
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2022-11-23 13:01
联邦学习
论文阅读
经典同态加密算法Paillier解读 - 原理、实现和应用
同态加密,是解决云计算和分布式机器学习中数据安全问题的关键技术,也是隐私计算中,横跨多方安全计算,
联邦
学习和可信执行环境多个技术分支的热门研究方向。
孙晓军82
·
2022-11-23 09:24
隐私计算
算法
同态加密
区块链
隐私计算 FATE - 多分类神经网络算法测试
一、说明本文分享基于Fate使用横向
联邦
神经网络算法对多分类的数据进行模型训练,并使用该模型对数据进行多分类预测。
Xiaohong0716
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2022-11-23 08:26
算法
分类
神经网络
损失函数和反向传播
损失函数(
联邦
学习笔记,资料来源于b站小土堆)损失函数(lossfunction)或代价函数(costfunction)是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失
沉睡中的主角
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2022-11-23 08:17
pytorch
神经网络
联邦学习
神经网络
pytorch
损失函数
《2022
联邦
学习全球研究与应用趋势报告》重磅发布,全景展示技术热点与人才画像
本报告为智谱AI团队独家所有,并拥有唯一著作权。智谱研究报告提供给订阅用户使用,仅限于用户内部使用。如引用、刊发,需注明出处为【智谱研究】,且不得对本报告进行有悖原意的删节与修改。9月1日至3日,2022世界人工智能大会在上海世博中心举办。在3日下午举办的“数据要素流通技术前沿探索论坛”上,由清华大学深圳国际研究生院知识工程研究中心、北京智谱华章科技有限公司、开放群岛开源社区联合编写的《2022联
智谱研究
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2022-11-23 05:38
人工智能
联邦
学习--数据攻击(2)
参考论文:SeethroughGradients:ImageBatchRecoveryviaGradInversion(CVPR2021)源代码:核心思想:解决了DeepLeakagefromGradients(NeurIPS2019)中batch大于1效果无效的情况。缺点:1问题定义训练深度神经网络需要从数据批次中进行梯度估计以更新参数。每个参数的梯度在一组数据上取平均值,这被认为对于联合、协作
HenrySmale
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2022-11-23 05:28
联邦学习
计算机视觉
深度学习
神经网络
联邦
学习中的隐私安全问题探讨
联邦
学习中的隐私安全问题探讨由于本人最近在做
联邦
学习隐私安全方面的研究,把看过的论文和
联邦
学习中的隐私问题写出来,也方便各位参考,也欢迎同方向的各位大神交流。
小飞侠wyf
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2022-11-23 05:28
深度学习
机器学习
神经网络
006 Deep Leakage from Gradients(便于寻找:梯度泄露)
梯度的深度泄露两种
联邦
学习中的信息泄露(有无中央服务器)从
联邦
学习期间共享的梯度可以推断出参与者的训练数据集的什么?成员推理:使用预测结果和真相标签来推断记录是否在受害者训练数据集内。
联邦调查局石大分局
·
2022-11-23 05:26
深度学习
人工智能
Deep leakage from Gradients论文解析
论文传送门**问题背景:**现在分布式机器学习和
联邦
学习中普遍接受的一个做法是将数据梯度进行共享,多方数据通过共享的梯度信息进行联合建模,即在原始数据不出库的前提下进行建模,那么这样引出作者的一个思考:
联邦学习的道路上
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2022-11-23 05:26
联邦学习
人工智能
机器学习
python
FedNCF:Federated Neural Collaborative Filtering |
联邦
神经协同过滤
PavlosS.Efraimidis发表年份:2022doi:10.1016/j.knosys.2022.108441Abstract\qquad在这项工作中,我们提出了最先进的神经协同过滤(NCF)方法的
联邦
版本
编程‘小白’
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2022-11-23 01:45
联邦学习
联邦推荐
机器学习
人工智能
推荐算法
联邦
知识蒸馏概述与思考(续)
关注公众号,发现CV技术之美前文(【科普】
联邦
知识蒸馏概述与思考)提到知识蒸馏是一种模型压缩方法,通过利用复杂模型(TeacherModel)强大的表征学习能力帮助简单模型(StudentModel)进行训练
我爱计算机视觉
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2022-11-22 22:36
算法
大数据
python
计算机视觉
机器学习
【科普】
联邦
知识蒸馏概述与思考
关注公众号,发现CV技术之美随着深度学习与大数据的进一步发展,效果好的模型往往有着较大的规模和复杂的结构,往往计算效率与资源使用方面开销很大,无法部署到一些边缘设备、移动终端或者嵌入式设备上。因此,如何在保证模型性能的前提下减少模型的参数量以及加快模型前向传播效率,这是一个重要的问题,总的来说不同的模型压缩与加速技术具体可以分为以下四类:1)参数剪枝与共享(Parameterpruningands
我爱计算机视觉
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2022-11-22 22:35
网络
大数据
算法
python
计算机视觉
强化学习论文分析5---多基站_强化学习_
联邦
学习_计算卸载
计算能耗(6)总述三、算法架构----多基站联合强化学习1.网络结构图2.算法总述3.Actor网络(1).输入状态(2).输出动作4.Critic网络(1).环境奖励5.伪代码四、算法架构----多基站
联邦
学习
@白圭
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2022-11-22 21:34
RL论文分析
网络
【
联邦
学习安全综述】A Comprehensive Survey of Privacy-preserving Federated Learning: A Taxonomy, Review, and F
作为综述,本文提供了很多写作素材。原文标题:AComprehensiveSurveyofPrivacy-preservingFederatedLearning:ATaxonomy,Review,andFutureDirections索引本文不局限于介绍了以下内容:举例了机器学习的大规模应用;数据隐私泄漏的危机事件;数据保护法规很多别的FLprivacy-preserving综述1.2节主流隐私保护
学渣渣渣渣渣
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2022-11-22 20:48
论文阅读
机器学习
深度学习
(阅读笔记)Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency
提高
联邦
学习下的用户上行通信效率动机优化方法结构化更新”草图“更新实验结果查阅文章请点击动机用户网络连接可靠性低,且通信传输相对缓慢,即上行速率远低于下行速率,使得用户传输网络参数或梯度给服务器的通信效率成为
联邦
学习的信息瓶颈
你看见的我
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2022-11-22 20:11
联邦学习
深度学习
Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency
FederatedLearning:StrategiesforImprovingCommunicationEfficiency问题
联邦
学习的通信效率至关重要,考虑到naiveimplementation
想想虔诚怎么做
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2022-11-22 20:41
联邦学习
联邦学习
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
【
联邦
/元学习】个性化
联邦
学习论文笔记:《Improving federated learning personalization via model agnostic meta learning》
论文:《Improvingfederatedlearningpersonalizationviamodelagnosticmetalearning》Citation:Y.Jiang,J.Konecny,K.Rush,andS.Kannan,“Improvingfederatedlearningpersonalizationviamodelagnosticmetalearning,”arXivpre
_Blueblue_
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2022-11-22 20:41
联邦学习
元学习
人工智能
特征工程
数据集成的含义数据集成的方法1.
联邦
数据库2.中间件集成3.数据仓库什么是数据的特征?特征工程的动机与目标是什么?数据的特征特征工程的动机与目标特征选择的方法有哪些?它们的原理和实施步骤是什么?
Louis爱学习
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2022-11-22 19:13
大数据
OIS利率查询_图表加数据OIS隔夜基准利率掉期
OIS利率:隔夜基准利率掉期(overnight-index-swap),浮动方绑定
联邦
基准利率,固定方对赌基准利率走势。给大家推荐一个好用的OIS利率查询的好地方,有图表显示更加直观。
huaerjieqianliu.com
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2022-11-22 13:46
ComSec作业二:AES
的生成过程二、证明公式6.9与公式6.4等价三、写一个GF(2^8)的乘法函数Mul四、写一个程序,生成AES算法中的S-Box总结前言AES是密码学中的高级加密标准,又称Rijndael加密法,是美国
联邦
政府采用的一种区块加密标准
ДЖюЙ
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2022-11-22 11:40
算法
c++
网络安全
Multimodal Federated Learning
在本文中,我们提出了一个多模态半监督
联邦
学习框架,该框架训练自动编码器从客户端不同的本地数据模式中提取共享或相关表示。
缄默的天空之城
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2022-11-22 03:56
Xidian科研
经验谈
深度学习
人工智能
机器学习
Poisoning Deep Learning based Recommender Model in Federated Learning Scenarios
本文探讨对象:在
联邦
学习下针对基于深度学习的推荐模型设计攻击方法。根据两种攻击策略(随机近似和硬用户挖掘)为受操控的恶意用户生成有毒梯度。2.What’stheinnovation?
缄默的天空之城
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2022-11-22 03:25
Xidian科研
经验谈
深度学习
人工智能
机器学习
联邦
学习:你可以有
联邦
学习框架的引入为这一问题提供了解决方案。一、由推荐系统谈起随着互联网覆盖范围的扩大,越来越多的用户习惯于在网上消费各种形式的内容,推荐系统应运而生。推荐系统在我们的日常生活中无处不在,
喜欢打酱油的老鸟
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2022-11-22 01:47
人工智能
【全文翻译】Can You Really Backdoor Federated Learning?
1Introduction2BackdoorAttackScenario3ModelUpdatePoisoningAttacks4Defenses5Experiments6Discussion摘要–
联邦
学习的分散性质使检测和防御对抗攻击成为一项艰巨的任务
白菜苗
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2022-11-22 00:22
机器学习文献翻译文章
机器学习
论文 ❀《尾部攻击:是的,你真的可以后门
联邦
学习》-Attack of the Tails: Yes, You Really Can Backdoor Federated Learning
摘要Duetoitsdecentralizednature,FederatedLearning(FL)lendsitselftoadversarialattacksintheformofbackdoorsduringtraining.Thegoalofabackdooristocorrupttheperformanceofthetrainedmodelonspecificsub-tasks(e.g.
i_momoe
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2022-11-22 00:20
论文
机器学习
人工智能
论文笔记《How to Backdoor Federated Learning》
HowtoBackdoorFederatedLearning作者:EugeneBagdasaryanAndreasVeitYiqingHuaDeborahEstrinVitalyShmatikov会议:AISTATS,2020发表时间:2018.7背景:
联邦
学习可以使成千上万的参与者构建一个深度学习模型
kooKievovo
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2022-11-22 00:47
人工智能
深度学习
神经网络
网络安全
联邦
学习模型鲁棒性攻击
【2019arXiv】AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning1.攻击者的目标和能力目标:1)非目标攻击:旨在降低模型的全局准确性,或“完全破坏”全局模型;2)目标攻击(后门攻击):其目的是在少数示例上改变模型的行为,同时在所有其他示例上保持良好的总体准确性。例如,在图片中加入水印(后门),此水印指向一个特定的分类,使某类图片分类错误;语义后门,攻击者的
celine_lee
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2022-11-22 00:47
联邦学习
机器学习
联邦
学习中的后门攻击的防御手段
包括基于过滤投毒数据的防御、基于增强模型稳定性的防御、基于差分隐私的防御、基于特征提取与特征选择(基于降维)的防御、基于修改协议过程的防御、基于综合运用多种技术的防御、基于相似性的防御、基于统计的防御、基于
联邦
遗忘的防御和基于全局模型性能的防御
Juli_Eyre
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2022-11-22 00:16
联邦学习
人工智能
安全
python
联邦
学习应用思考:需求还是方法?
来源:AI数据派前言:目前,“
联邦
学习”这个术语在市场上存在很多认识上的误解和混淆,主要原因是其既在广义上表达了保护数据前提下联合多方数据训练模型的需求,又在狭义上表示了一类通过暴露部分数据信息来提升训练性能的方法
人工智能学家
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2022-11-22 00:45
算法
大数据
编程语言
区块链
机器学习
Can You Really Backdoor Federated Learning
CanYouReallyBackdoorFederatedLearning**作者:**AnandaTheerthaSureshBrendanMcMahanPeterKairouzZitengSun**会议:**NeruIPS**发表时间:**2019.12背景:
联邦
学习的分布式特征
kooKievovo
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2022-11-22 00:42
人工智能
深度学习
网络安全
通过
联邦
哈希学习实现隐私掌纹识别
在这封信中,提出了一种新的方法,
联邦
哈希学习(FHL),用于隐私掌纹识别。在不同的社区中部署了几个代理,它们具有不同的模型和私有数据。引入一个可用的公共数据集,为每个代理提供通信。
qq_44703968
·
2022-11-21 18:10
论文阅读
学习
算法
基于
联邦
学习的隐私约束下深度人脸识别无监督域适应研究
针对这一问题,我们提出了一种新的无监督
联邦
人脸识别方法(FedFR)。federfr通过联合学习迭代地聚合来
qq_44703968
·
2022-11-21 18:10
论文阅读
人工智能
俄罗斯国家黑客组织 Gamaredon的成员身份和录音曝光(附视频)
编译:代码卫士乌克兰安全局(SSU)公开了Gamaredon网络间谍组织五名成员的真实身份,并指这些人任职于俄罗斯
联邦
安全局(FSB)在克里米亚的分支机构。
奇安信代码卫士
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2022-11-21 07:37
网络
信息安全
java
linux
安全
[yzhpdh多读paper]ClusterFL: A Similarity-Aware Federated Learning System forHuman Activity Recognition
Abstract
联邦
学习(FL)最近由于其保护数据隐私的能力受到了广泛关注。然而,现有的FL范式对于一大类人类活动识别(HAR)应用产生了令人不满意的性能,因为它们忽略了不同用户数据之间的内在关系。
ye6
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2022-11-21 04:34
机器学习
物联网
【FederatedLearning】
联邦
学习类别详述(横向、纵向、迁移)
【FederatedLearning】
联邦
学习类别详述(横向、纵向、迁移)文章目录【FederatedLearning】
联邦
学习类别详述(横向、纵向、迁移)横向
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学习纵向
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学习
联邦
迁移学习总结
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学习
lunan0320
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2022-11-21 04:59
Distributed
Deep
Learning
机器学习
算法
人工智能
联邦学习
【pytorch】FL
联邦
学习 数据集的划分+non-iid数据集的划分
手动划分3根据每个client的索引进行数据集划分3按照non-i.i.d.划分3.2dirichlet分布的non-iid问题来源:torchvision.datasets里的数据集都是整一个的,尤其在
联邦
学习中
学渣渣渣渣渣
·
2022-11-21 01:08
联邦学习
pytorch入门到精通
pytorch
python
深度学习
论文精讲 | CVPR 2022|RHFL-对抗噪声的
联邦
学习
模型异构的
联邦
学习,是一种每个client拥有互不相同模型的
联邦
学习任务,其能够解决
联邦
学习中每个成员希望独立设计自己模型的需求,但目前同样面临着来自数据层面和成员层面的各种挑战,比如数据标记困难,训练中存在搭便车成员
昇思MindSpore
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2022-11-21 00:58
技术博客
机器学习
算法
人工智能
联邦
学习攻击与防御综述
联邦
学习攻击与防御综述吴建汉1,2,司世景1,王健宗1,肖京11.平安科技(深圳)有限公司,广东深圳5180632.中国科学技术大学,安徽合肥230026摘要:随着机器学习技术的广泛应用,数据安全问题时有发生
唐名威
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2022-11-20 18:18
算法
大数据
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机器学习
人工智能
【个性化
联邦
学习】Towards Personalized Federated Learning 论文笔记整理
TowardsPersonalizedFederatedLearning一、背景二、解决策略2.1策略一.全局模型个性化2.2策略二.学习个性化模型三、具体方案3.1全局模型个性化3.1.1基于数据:减少客户端数据统计异构性3.1.2基于模型:在学习一个强大的全局模型,以便进行个性化设置或提高本地模型的适应性能3.1.3全局模型个性化方法对比3.2学习个性化模型3.2.1基于架构的方法:旨在通过针
self--mockery
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2022-11-20 18:17
联邦学习
深度学习
机器学习
人工智能
论文阅读
综述--2020--
联邦
学习--全文翻译
AsurveyonsecurityandprivacyoffederatedlearningViraajiMothukuria,RezaM.Parizia,SeyedaminPouriyehb,YanHuanga,AliDehghantanhac,GautamSrivastavad,e,∗aTheDepartmentofSoftwareEngineeringandGameDevelopment,K
幼稚的星星
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2022-11-20 18:47
联邦学习
【文献阅读】Label Inference Attacks Against Vertical Federated Learning
【文献阅读】LabelInferenceAttacksAgainstVerticalFederatedLearning这篇文章提出了三种针对纵向
联邦
学习的标签推理攻击:被动标签推理攻击(补全本地模型使之具有推理能力
牛了个牛
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2022-11-20 18:43
文献阅读
人工智能
深度学习
机器学习
【文献阅读】
联邦
学习论文阅读FedAvg
联邦
学习论文阅读FedAvg—[Arxiv2017]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData摘要分布式学习的富数据常常是隐私敏感
牛了个牛
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2022-11-20 18:13
文献阅读
[阅读笔记]
联邦
学习攻防综述 An Overview of Federated Deep Learning Privacy Attacks and Defensive Strategies
✍️[阅读笔记]AnOverviewofFederatedDeepLearningPrivacyAttacksandDefensiveStrategies本文是一篇关于
联邦
学习的隐私攻击和防御策略的综述文章
文三路张同学
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2022-11-20 18:11
我的科研之路~
综述
论文
联邦学习
攻击
防御
联邦
学习综述
前言:写本篇是为了记录一下之前阅读过的一些关于
联邦
学习的文章(主要是两篇
联邦
学习综述),然后对其中的一些关键点进行了总结,并加入了个人对于
联邦
学习这一研究领域的理解以及思考(侵删)。
hellozhxy
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2022-11-20 18:35
机器学习
【论文阅读】A Survey of Incentive Mechanism Design for Federated Learning
联邦
学习激励机制设计综述
ASurveyofIncentiveMechanismDesignforFederatedLearning
联邦
学习激励机制设计综述摘要:
联邦
学习有望在不暴露原始数据的情况下实现大规模客户机学习。
RenLJ1895
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2022-11-20 18:00
科研论文
论文阅读
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