FATE联邦学习

我的隐私计算学习——联邦学习（1）

六、联邦学习笔记分享|组队学习密码学——密码学在联邦学习中的应用根据前文已经知道，隐私计算与联邦学习的结合是当前的一个热点，联邦学习原本是机器学习领域里的一个概念，但常常把它当作单独一个板块。
Ataraxia8088·2024-01-08 15:32

我的隐私计算学习——联邦学习（2）

笔记内容来自多本书籍、学术资料、白皮书及ChatGPT等工具，经由自己阅读后整理而成（三）联邦学习的算子------------------------算子是什么？
Ataraxia8088·2024-01-08 15:59

联邦学习将如何影响您的日常生活？

人工智能(AI)被认为是下一次工业革命的最大创新之一，其中包括机器学习。另一方面，随着原油和电力成为现代工业的基础资源，数据成为人工智能和机器学习的关键要素。数据隐私与需求之间的冲突训练的数据样本的大小决定了可用于增强AI性能的机器学习(ML)结果的可靠性和准确性。然而，从互联网上获取有用的数据并不总是一件容易的事。Web爬取通常用于为饥饿的ML算法提供最新的数据。然而，网络爬行有时会变成一个道德
CyberVein·2024-01-05 08:25

【数据集】-独立同分布

然而，在联邦学习中，每个客户端（client）都拥有自己的本地数据集。这些本地数据集通常是由客户端的用户生成的，因此每个客户端可能具有不同的数据分布。这些数据分布的差异可以是由于
ihan1001·2024-01-05 02:47

SplitFed: When Federated Learning Meets Split Learning

（1）联邦学习和拆分学习都具有隐私保护，二者都存在各自缺点，进行结合（2）同时添加差分隐私PixeIDP架构联邦学习对数据进行训练，但从模型隐私角度看，服务器和客户端对本地和全局模型拥有完全访问权——&
白兔1205·2024-01-04 21:51

大数据背景下基于联邦学习的小微企业信用风险评估研究

本项目将开展以下具体课题研究：基于联邦学习的中小企业信用评估模型研究，包括联邦学习参与方价值贡献度评价方法研究
白兔1205·2024-01-04 21:49

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向，例如无监督学习（聚类）、迁移学习（利用之前标记好的数据）、多模态DL（通过DL实现和处理多元模态）、联邦学习、不确定性估计和主动学习。
hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

dark fate各章节内容

--------------------------------------------subayuiisrio!!!!!------------------------------------------Dark序章：subaru来魔界入口接yui，回去见麻麻被当成Karlheinz了，subaru很不开心，yui安慰subaru。（靠肩摸头！！！）yui跑去见christa被打伤，subaru
咸鱼iikkaa·2023-12-30 21:47

Fate中这几个英灵，靠欧派就能征服你！

Fate中这几个英灵，靠欧派就能征服你！贞德被圣杯战争本身所召唤的英雄，职责是让圣杯战争正常进行。能够在不断重复着的圣杯战争中获的记忆。
炫舞动漫·2023-12-27 09:51

分布式机器学习（上）-并行计算与机器学习

本视频来源于ShusenWang讲解的《分布式机器学习》，总共有三讲，内容和连接如下：并行计算与机器学习（上）并行计算与机器学习（下）联邦学习：技术角度的讲解这一节讲解《并行计算与机器学习（上）》，这节课的主要内容
差分隐私·2023-12-27 05:33

FFmpeg学习

它还具有高度可移植性：FFmpeg在各种构建环境，机器架构和配置下编译，运行和通过测试基础架构FATE从Linux，MacOSX，MicrosoftWindows，BSD到Solaris
CCCRick·2023-12-26 17:24

2023年3月份隐私计算市场洞察

3月份隐私计算、联邦学习的市场概览摘要：在隐私计算市场中，三股信息流如清风拂面，流转不息。
小夏 科技·2023-12-24 06:34

华为数据分类管理框架和经验

我们云原生实验室在这段时间一直从事联邦学习的项目研发，联邦学习解决的是机器学习中企业数据联合使用的问题，因此我们也很关注各类数据管理框架和技术。
公众号:肉眼品世界·2023-12-24 02:15

Federated Learning with Personalization Layers

这种统计异质性可能会损害机器学习训练算法在个性化、推荐、欺诈检测等应用中的性能，因为传统的机器学习训练算法是为可以严格控制数据分区的中央或分布式计算环境设计的研究个性化设置作为深度前馈神经网络联邦学习中统计异质性
白兔1205·2023-12-23 21:13

Federated Continual Learning with Weighted Inter-client Transfer

掩码：掩码（Mask）的作用是用于在联邦学习中实现客户端之间的知识转移。具体来说，掩码用于加权客户端之间的知识转移，以平衡不同客户端之间的模型更新。
白兔1205·2023-12-23 21:40

联邦学习框架FATE学习笔记

联邦学习分为横向学习和纵向学习两类1横向联邦学习解决数据不够多的问题。双方各自有样本（特征值和标签），拥有共同的数据特征和数据标签，FedAverage算法，支持深度学习。
HJ很忙·2023-12-23 10:21

联邦学习-安全树模型SecureBoost之Decision Tree

联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree文章目录联邦学习-安全树模型SecureBoost之DesicionTree1联邦学习背景2DecisionTree2.1决策树的定义
秃顶的码农·2023-12-22 22:49

联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法

在用pytorch运行联邦学习程序时，损失值出现负值，如下：出现这种情况，我们可以用以下解决方法：方法一:在定义的模型里把self.softmax=nn.Softmax(dim=1)改成self.softmax
沉睡中的主角·2023-12-22 08:15

数据脱敏和数据加密，它们有什么不同？

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。
PrimiHub·2023-12-22 03:45

数据隐私治理所面临的四大挑战

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。
PrimiHub·2023-12-22 03:45

全球隐私计算技术发展概览

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。目前，数字经济正面临着一个巨大的问题。
PrimiHub·2023-12-22 03:13

《卫宫家今天的饭》：看治愈系高分动画片，学做夏日清凉美食

《卫宫家今天的饭》是日本著名的动漫游戏品牌TYPE-MOON(中国漫友俗称型月）旗下经典漫画《FATE系列》的衍生篇，原作讲述的是抢夺圣杯的故事，主角卫宫士郎是一名高中二年级学生，也是抢圣杯的魔术师之一
书影觅食·2023-12-21 07:16

懂你英语学习笔记：答疑课07 国际音标专题：双元音（2）

2）发音规律扩展：①字母a在重读开音节中常发/eɪ/，例如：fate/feɪt/；same/seɪm/；famous/ˈfeɪməs/；②字母组合ai，ay，
Megmo·2023-12-21 07:34

隐私计算综述

熟悉我的朋友大抵都知道我最初是做纯工程的，做搜广推的架构工程，后续转到了算法领域（机器学习框架与算法都涉及），后来由于项目需要，临危受命负责了京东的联邦学习，又开始搞隐私计算，这一路走来
秃顶的码农·2023-12-20 18:38

隐私计算介绍

作为入门了解即可目录隐私计算概述隐私计算概念隐私计算背景国外各个国家和地区纷纷出台了围绕数据使用和保护的公共政策国内近年来也出台了数据安全、隐私和使用相关的政策法规隐私计算技术发展隐私计算技术安全多方计算不经意传输混淆电路秘密分享同态加密可信执行环境功能介绍联邦学习功能介绍算法对比最后隐私计算概述隐私计算概念隐私计算
鲲志说·2023-12-20 18:05

Gin之GORM多表关联查询（多对多；自定义预加载SQL）

数据库三个，如下：注意：配置中间表的时候，表设计层面最好和配置的其他两张表契合，例如其他两张表为fate内的master和slave;要整合其对应关系的话，设计中间表的结构为master_id和slave_id
赵唯一·2023-12-20 14:55

【早安心语】

【2020-9-29】早安春夏秋冬Fate,isagamble.Onlywithyourheart,dothemosttruetoyourself,isthebest.Thisworldknowseachother
壹典心理咨询·2023-12-19 23:27

联邦学习在视觉领域的应用，揭秘AI人工智能创新应用奖获奖案例

联邦学习是如何应用在视觉领域的？本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！
博文视点·2023-12-17 19:22

联邦学习在视觉领域的应用，揭秘2020年AAAI人工智能创新应用奖获奖案例！

联邦学习是如何应用在视觉领域的？本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！
文文学霸·2023-12-17 19:52

联邦边缘学习中的知识蒸馏综述

为此,联邦学习应运而生,它允许在终端本地训练并协同边缘服务器进行模型聚合来实现分布式机器学习。
MCRG·2023-12-15 11:09

联邦学习新探：端边云协同引领大模型训练的未来 | INFOCOM 2024

联邦学习新探：端边云协同引领大模型训练的未来|INFOCOM2024在人工智能领域，无论是从理论还是实践的角度，如何在保护用户隐私和数据安全的前提下，提高模型训练的效率和质量，都是一个重要的研究焦点。
MCRG·2023-12-15 11:38

联邦蒸馏中的分布式知识一致性 | TIST 2024

联邦蒸馏中的分布式知识一致性|TIST2024联邦学习是一种隐私保护的分布式机器学习范式，服务器可以在不汇集客户端私有数据的前提下联合训练机器学习模型。通信约束和系统异构是联邦学习面临的两大严峻挑战。
MCRG·2023-12-15 11:38

2023年AI领域行业洞察，看这30个统计数据就够了！

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。
PrimiHub·2023-12-15 05:51

什么是全同态加密（FHE）中的自举（Bootstrapping）？

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。
PrimiHub·2023-12-15 05:51

全同态加密正在改变行业游戏规则？

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。隐私专业人士正在见证隐私技术的一场革命。
PrimiHub·2023-12-15 05:51

元宇宙——虚拟世界中的隐私问题

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。
PrimiHub·2023-12-15 05:20

PrimiHub 联邦学习大模型开源，打破数据限制，保护数据隐私安全

联邦学习是一种分布式的机器学习范式，能够在保护各自数据隐私的同时，有效地利用用户设备上的海
PrimiHub·2023-12-15 05:20

量子计算对密码学的威胁及应对方式

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。当量子计算机问世时，许多加密方式将慢慢失去效果。
PrimiHub·2023-12-15 05:42

基于联邦学习的分布式农业组织

基于此，提出一种结合联邦学习与区块链技术的分布式农业人工智能框架，使得在数据不共享的情况下，能达到训练模型的目的，并可建立参与方的激励机制。
罗思付之技术屋·2023-12-14 22:15

纸片咖啡之二：fate sumurai remnant 限定版。

日本销量突破三十万，ns版拿下周销量第一名。因为光荣搞了垃圾的日版无中文，导致中文限定版比日版淘宝价贵出了五百块。这价格甚至可以买一个限定日文版再买一个中文普通版……当然，聊以自慰的是，中文限定版把限定画册里的日文短篇小说单独翻译成了中文小册子，可以安慰自己这本小册子就值五百块。当然，不值。从宫本伊织（浪客行种田时已出场）到周瑜说曹操喜欢别人妻子，光荣做的文化氛围很到位的，这作更是把看家的无双与信
无间空间·2023-12-06 23:10

fate系列大火，这部动画功不可没，fate不是只有吾王

上一期我们介绍了fate系列的两部入坑作品，不知道各位小伙伴都看过了吗？fate系列原作是GALGAME，那当然不会只有一位女主角，也不可能只有一个结局。
动漫秋小白·2023-12-05 20:55

《PFL》论文阅读笔记

一、概要随着联邦学习的发展，简单的聚合算法已经不在有效。但复杂的聚合算法使得联邦学习训练时间出现新的瓶颈。
superY25·2023-12-03 09:07

Fate

夏天来临之前，我在本地最繁华的商业街，开了一家小小的奶茶店。店的面积虽然不大，但也足够我一个人经营。我给店起名——U,简约风是这个时代最前沿最流行的风格。如果有客人追问店名的原因，我还会谄媚的补上，“因为我的宗旨是顾客至上，保持初心，用心做好每一杯奶茶！”虽然我装修新颖，产品的定价也比较低廉，但是每月除开高额的房租和成本价，赚到的钱和一般工薪阶级也差不多。毕竟在这条繁华的商业街，其他卖冷饮的店铺不
把世界還給我·2023-12-02 16:28

联邦学习--论文汇集（二）

这次总结两篇文章去中心化的联邦学习Hu,Y.,Xia,W.,Xiao,J.,andWu,C.,“GFL:ADecentralizedFederatedLearningFrameworkBasedOnBlockchain
35岁北京一套房·2023-12-02 01:29

基于 PSI 的纵向联邦学习数据隐私安全技术

摘 要：联邦学习系统较好地解决了“数据孤岛”问题，也在一定程度上保护了私密训练数据，然而目前联邦学习仍然存在一些隐私安全风险。
罗思付之技术屋·2023-12-01 10:59

联邦学习面临的瓶颈与挑战

摘要联邦学习（FederatedLearning，FL）是Google公司于2016年首次提出的概念，是一种在隐私约束下进行模型训练的机器学习训练范式。
罗思付之技术屋·2023-12-01 10:59

日本画师しらび插画作品欣赏

担任过《龙王的工作》、《无彩限的怪灵世界》、《86-不存在的战区》等轻小说作品的插画师，也是《Fate/GrandOrder》巴御前的人设画师。
架构师巴拉巴拉·2023-11-30 23:50

分布式机器学习、联邦学习、多智能体的区别和联系——一文进行详细解释

1分布式机器学习、联邦学习、多智能体介绍最近这三个方面的论文都读过，这里写一篇博客归纳一下，以方便搞这几个领域的其他童鞋入门。我们先来介绍以下这三种机器学习范式的基本概念。
别出BUG求求了·2023-11-30 18:28

2021-04-20

三、开发模式1、使用可编辑模式，先下载fate_client和fate_testpipinstall-e${FATE}/python/fate_client&&pipinstall-e${FATE}/python
睡觉对我很重要1122·2023-11-30 14:18

2022BCS——AI安全论坛

安全研究发现AI安全研究主要集中于：模型鲁棒性（对抗样本攻击）、机密性（成员推理攻击）、完整性（模型后门攻击）e.g.人脸识别身份认证协议的安全威胁：传输过程、感知器件、终端系统、宿主软件、业务代码、识别模型联邦学习
TARO_ZERO·2023-11-30 09:17
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