FATE联邦学习第16页

[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·2022-11-20 18:11

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·2022-11-20 18:35

【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。

RenLJ1895·2022-11-20 18:00

【文献阅读】关于异构联邦学习的调查（综述）

参考文献：ASurveyonHeterogeneousFederatedLearning1联邦学习中的异构问题数据异构特征空间标签空间ID空间统计异构一个数据集中的数据可能是non-iid的解决方法：个性化

牛了个牛·2022-11-20 18:53

论文笔记 SCAFFOLD Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

SCAFFOLDStochasticControlledAveragingforFederatedLearning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.06378.pdfAbstractFedAvg：简单、低通行成本-->联邦学习首选算法

Limeym·2022-11-20 10:26

（四）FATE框架AllinOne集群部署

本文通过部署指南对转载原文进行了适当修改。会用**(作者的话)**标识。一、准备1、硬件准备一台至少12核CPU、24G内存、1T硬盘（最好SSD）和一个不低于10MB能上互联网的网络。（最好能满足上面的条件，要不然即使安装的没有问题，也可能跑不起来）。（由于在家，只能用笔记本电脑部署学习，倒也是可以通过测试，没办法，暂时只能如此。我的电脑是8核，16G内存，512G硬盘）2、软件Xshell、V

Limeym·2022-11-20 10:55

论文笔记 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

论文题目：《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》时间：联邦学习由谷歌在2016年提出，2017年在本文第一次详细描述该概念地位

Limeym·2022-11-20 10:55

论文笔记 Federated Optimization in Heterogeneous Networks

FederatedOptimizationinHeterogeneousNetworks》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.06127.pdf论文代码、数据地址：github.com/litian96/FedProxAbstract联邦学习两个关键挑战

Limeym·2022-11-20 10:55

（五）联邦学习、FATE、DSL学习记录

一、联邦学习背景：人工智能的危机在大多数行业中，数据以孤岛的形式存在。如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下，进行跨组织的数据合作。

Limeym·2022-11-20 10:25

（三）FATE训练任务流程

配置文件①上传数据文件让FATE使用数据②dsl文件构建建模任务实际上，在构建建模任务时，可能会涉及到几个组件，

Limeym·2022-11-20 10:25

（一）CentOS7下的FATE框架单机部署

weixin_47287141/article/details/108716845https://blog.csdn.net/Ivan_Lee8023/article/details/116378431FATE

Limeym·2022-11-20 10:55

12.Paper小结——《BatchCrypt: Efficient Homomorphic Encryption for Cross-SiloFederated Learning》

题目：《BatchCrypt:EfficientHomomorphicEncryptionforCross-SiloFederatedLearning》——《用于Cross-Silo联邦学习的高效同态加密

DK学到头秃·2022-11-20 05:58

一、用Python从零实现横向联邦图像分类

`Resnet18`在`cifar10`上的联邦学习与中心化训练的效果对比6.`Resnet18`在`MNIST`上的联邦学习与中心化训练的

范星星·2022-11-20 02:56

论文阅读-Federated Social Recommendation with Graph NeuralNetwork

末世灯光·2022-11-19 23:54

联邦学习算法综述

点击上方蓝字关注我们联邦学习算法综述王健宗1，孔令炜1，黄章成1，陈霖捷1，刘懿1，何安珣1，肖京21.平安科技（深圳）有限公司，广东深圳5180632.中国平安保险（集团）股份有限公司，广东深圳518031

唐名威·2022-11-19 20:55

联邦学习小白浅析通俗易懂

联邦学习浅析提出背景2016年是人工智能开始成熟的一年，发现他的巨大潜力，他依赖于大量可用的标记数据，根据大数据驱动，人们希望人工智能体现在生活的方方面面，但是这是有一定难度的，因为由于各个领域的不同，

联邦学习小白进阶之路·2022-11-19 13:54

联邦学习概述

联邦学习一、联邦学习诞生的背景机器学习已经逐步改变人们的生产生活方式，在语音、图像和文本识别、语言翻译等方面都取得了巨大的进步。

积雨辋川·2022-11-19 13:52

联邦学习（（Federated Learning，FL）

咫尺云烟·2022-11-19 13:20

联邦学习（Federated Learning）

联邦学习简介联邦学习（FederatedLearning）是一种新兴的人工智能基础技术，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习

培根芝士·2022-11-19 13:40

1-联邦学习--记录

联邦学习的概念联邦机器学习(Federatedmachinelearning/FederatedLearning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。

嘟嘟Listing·2022-11-19 13:08

什么是联邦学习

联邦学习1.1联邦学习的概念历史：联邦学习最早在2016年由谷歌提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题；本质：联邦学习本质上是一种分布式机器学习技术，或机器学习框架。

HenrySmale·2022-11-19 13:07

联邦学习介绍

这就是联邦学习（federatedlearning）的核心理念。概念联邦学习是一种分布式机器学习，以并行计算为基础。联邦学习的目标：解决数据的协作和隐私保护问题。

向天笑。·2022-11-19 13:36

联邦学习（Federated Learning）概述

哈尔滨工程大学区块链讨论课2018065124杨儒浓1.什么是联邦学习也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习？甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。

qq_43651384·2022-11-19 13:35

联邦学习--记录

简介联邦学习（FederatedLearning）是一种新兴的人工智能基础技术，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习

猿代码_xiao·2022-11-19 13:34

什么是联邦学习/联邦学习的过程

联邦学习-最近比较火的名词。应该有很多人听过但是始终都没明白是联邦学习。很多同学应该也从网上搜集一些相关资料来学习，大概知道联邦学习的作用主要是用来解决数据孤岛，那他又是如何来解决数据孤岛问题的？

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-19 13:01

详解联邦学习Federated Learning

今天我们来讲下最近比较博眼球的联邦学习。应该很多人听过但是始终都没懂啥是联邦学习？百度一下发现大篇文章都说可以用来解决数据孤岛，那它又是如何来解决数据孤岛问题的？

hellozhxy·2022-11-19 12:53

联邦学习概述与现状

概念：联邦机器学习(Federatedmachinelearning/FederatedLearning)，又名联邦学习，联合学习，联盟学习。

矩阵科学·2022-11-19 12:21

有关于联邦学习

粗泛地讲所谓的联邦学习，不可客观地来说，其本质就是我们通俗意义上的数据增强，也就是增加模型的训练数据。只不过在现实场景下，很多这些训练数据都是分散在不同设备上的。

Reza.·2022-11-19 12:14

分享3篇关于图神经网络（GNN）的相关综述

本文分享3篇关于图神经网络（GNN）的相关综述：第1篇是对联邦图神经网络的调研，将目前的工作根据三层分类法进行了划分，即根据数据的原始存在形式、联邦学习的常规设置进行了分类介绍；第2篇文献则是对几何等变图神经网络的调研

AI知识图谱大本营·2022-11-19 12:35

2022.11.6 第二十九次周报

目录前言文献阅读题目作者背景主要问题拟定方案开创性贡献工业5.0中IIoT的拟议联合网络自动化方案概述以及详细的结构设计流程和数学初步面向工业5.0的拟议方案概述区块链赋能的联邦学习分布式哈希表方案的结构设计流程时空复杂度

孙源峰·2022-11-19 08:54

Communication-Efficient Learning of Deep Networks form Decentralized Data

联邦学习的提出，可以较好地解决上述问题。背景介绍：分布式训练方法，把资料留在本地端，打造出可部署至上百万支手机的输入字推荐模型。

白兔1205·2022-11-19 08:07

联邦学习——FedAvg《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》论文笔记

联邦优化与传统集中优化的区别五、FedAvg（FederatedAveraging）Algorithm六、实验结果1.增加并行性（每轮参与更新的用户数量）2.增加每个client的计算量3.其他模型数据集下的结果对比最近开始了解联邦学习相关的内容

电通一枝花·2022-11-19 08:05

联邦学习笔记—《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》

摘要：Modernmobiledeviceshaveaccesstoawealthofdatasuitableforlearningmodels,whichinturncangreatlyimprovetheuserexperienceonthedevice.Forexample,languagemodelscanimprovespeechrecognitionandtextentry,andim

藤藤藤萝·2022-11-19 08:33

【联邦学习论文阅读】FedAvg（2016）Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

据此提出联邦学习，将训练数据分布在移动设备上，通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。考虑了5种不同的模型和4个数据集，证明本文的方法对不平衡和非独立同分布的数据是鲁棒

Momahe·2022-11-19 08:32

翻译： Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

H.BrendanMcMahanEiderMooreDanielRamageSethHampsonBlaiseAg¨uerayArcasGoogle,Inc.,651N34thSt.,Seattle,WA98103USA引用量：30252021.9.21翻译~~~~联邦学习第一篇

幼稚的星星·2022-11-19 08:00

【联邦学习】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 论文阅读笔记

FL的提出：Weadvocateanalternativethatleavesthetrainingdatadistributedonthemobiledevices,andlearnsasharedmodelbyaggregatinglocally-computedupdates.WetermthisdecentralizedapproachFederatedLearning.借鉴博客

伶俐明华·2022-11-19 08:00

【代码解析（4）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

8-*-#Pythonversion:3.6importargparse#引入模块defargs_parser():#建立解析对象parser=argparse.ArgumentParser()'''联邦学习参数

缄默的天空之城·2022-11-19 08:00

联邦学习是什么？联邦学习简介

1联邦学习提出的背景在大多数情况下，数据分散的保存在各个企业手中，而各个企业希望在不公开自己数据的情况下，联合其他企业（利用各个企业所持有的数据）一起训练一个模型，该模型能够帮助企业获取更大的利益。

kaiserqzyue·2022-11-19 07:52

基于Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data文章的 FedAvg 模型复现

基于PyTorch语法复现FedAvg模型本联邦学习模型是基于论文:Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData.

NigeloYang·2022-11-19 07:18

联邦学习开山之作：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 带你走进最初的联邦学习论文精读

原文链接：Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData(mlr.press)该论文是最早提出联邦学习的论文，作者结合背景提出了联邦平均的算法

kaiserqzyue·2022-11-19 07:06

A Blockchain-based Decentralized Federated Learning Framework wth Committee Consensus

ABlockchain-basedDecentralizedFederatedLearningFrameworkwithCommitteeConsensus基于区块链的具有委员会共识的分散联邦学习框架模型优点

weixin_42827001·2022-11-19 04:44

A Blockchain-Based Decentralized Federated Learning Framework with Committee Consensus

本文简易框架demo源码背景问题定义在联邦学习场景中，客户端通过交换模型梯度或更新后的模型参数，不暴露私人数据，从而合作训练一个共享的全局模型。

iam-·2022-11-19 04:43

联邦学习-区块链论文笔记：Blockchain and Federated Learning for Privacy-Preserved Data Sharing in Industrial IoT

tp=&arnumber=8843900作者：YunlongLu（北京邮电大学团队）Motivation：1）构建一联邦学习模型，不分享本地数据；2）提出了一种新的区块链授权协作架构，通过分布式多方共享数据

学习的学习者·2022-11-19 04:41

【论文】【BFLC】 A Blockchain-based Decentralized Federated Learning Framework with Committee Consensus

中山大学研究团队2020提出基于区块链委员会机制的联邦学习系统（BFLC）。

猪蹄花·2022-11-19 04:38

SecureBoost: A Lossless Federated Learning Framework论文笔记

为了实现这一目标，在本文中，我们提出了一种新的基于联邦学习的无损隐私保护树增强系统SecureBoost。该

猪猪家的小可爱·2022-11-19 04:05

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安全数据分享的区块链和联邦学习标准化的加权图定义一个两步距离

GUAI拐·2022-11-19 04:31

美团隐私计算平台通过行业权威认证

近日，在2022年隐私计算大会上，中国信通院公布第六批可信隐私计算评测结果，美团隐私计算平台通过“联邦学习安全”和“多方安全计算基础能力”两个专项评测认证。

美团技术团队·2022-11-15 19:39

Federated Knowledge Distillation 联邦知识蒸馏

在这方面，联邦学习是一个有希望的通信效率和隐私保护的解决方案，它定期交换本地模型参数，而不共享原始数据。然而，在现代深度神经网络架构下，交换模型参数的成本非常高，因为它往往有大量的

Cl元气满满·2022-11-11 13:59

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基于数据的分布特点将联邦学习分为三类：横向联邦学习（HorizontalFederatedLearning）：共享相同的特征空间，但是不同的样本（也就是一般遇到的情况，每个client拿到模型，独立用自己的样本集训练

反科研pua所所长·2022-11-09 10:54

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联邦学习开山之作，感觉之前读得还是不够细致，这次的目标是找如何做效率的实验（实验部分），顺便去仔细研读一下联邦学习的定义及性质（摘要及引入部分）摘要现代移动设备为用户体验的提升提供了大量数据，比如语言模型和图像模型

反科研pua所所长·2022-11-09 10:24

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