FATE联邦学习

Federated Continual Learning with Weighted Inter-client Transfer——论文笔记

那么不同机器也也可以存在这样一个方式去进行信息交换和学习，然而这样又到来隐私和通信的问题，而处理这一问题的方法就是联邦学习。联邦学
编程龙·2021-11-18 17:49

PyTorch 实现联邦学习FedAvg （详解）

PyTorch实现联邦学习FedAvg（详解）开始做第二个工作了，又把之前看的FedAvg的代码看了一遍。
曹操ccm·2021-11-16 17:42

极客星球 | FATE联邦学习框架理论与应用初探

一、背景随着大数据、云计算等技术的发展，数据隐私安全问题受到越来越多的重视，各国都在加强数据安全和隐私保护。中国在2017年实施的《中华人民共和国网络安全法》要求网络运营者不得泄露、篡改、毁坏收集的个人信息，并且在于第三方进行数据交易时需要确保合同明确约定拟交易数据的范围和数据保护义务。欧盟也在2018年实施了法案《通用数据保护条例》(GeneralDataProtectionRegulation
·2021-11-15 22:03

Learning to Learning with Gradients———论文阅读第二部分

（前几天忙着处理联邦学习和终身学习任务，加上有点犯懒，没有坚持看论文，今天继续！！）第一部分点击这里！！
编程龙·2021-11-05 23:51

数据可用不可见，百度新版本联邦学习PaddleFL来了

伴随着智能化时代的迈进，AI无处不在，万事皆可智能化，很多企业走到了时代的风口，也不断有着更多的企业想跻身队伍，跨上AI大时代的战车。大家都深知人工智能的三大基石是：算法、算力与数据。传统企业有着丰富的数据基础，却缺乏技术能力；新型企业的技术能力紧跟时代步伐却苦于数据贫瘠。算力可以花钱买到，算法可以通过培养招聘技术人才来补齐，但是数据匮乏却使人在人工智能赛道上举步维艰。在国内外监管环境日渐完善的今
·2021-11-05 19:43

FATE单机部署指南（一）

1、简单介绍联邦学习技术，用于打破数据孤岛、安全合规的让数据产生更多价值，近两年研究越来越多。本文主要介绍一下时下比较流行的微众开源的框架--FATE的单机部署，主要参考自FATE官方文档。
独月裳·2021-09-24 00:20

API提交FATE任务的方式是什么

选中后，点击立即预约按钮，即可打开该财务人员的时间列表，没有备红色标识的时间段都是可选的时间段选择好时间段和填写完预约内容，单击保存按钮。星池starpool在左侧树形菜单中选择预约历史可查看个人以前的预约记录。也因此具备了一定的缺失维度的预测能力。以上是I-AutoRec，如果换做用户的评分向量，则得到U-AutoRec。优势在于输入一次就得到目标用户对所有物品的预测评分，劣势在于用户向量的稀疏
·2021-09-08 11:31

【联邦元学习】读懂Per-FedAvg个性化联邦学习：Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach

OzdaglarA.PersonalizedFederatedLearning:AMeta-LearningApproach[J].arXivpre-printserver,2020.这篇文章提出了FedAvg的变体——Per-FedAvg，旨在解决联邦学习中的个性化问题
_Blueblue_·2021-09-02 14:39

【联邦元学习】一文秒懂FedMeta框架：Federated Meta-Learning with Fast Convergence and Efficient Communication

,DongZ,etal.FederatedMeta-LearningwithFastConvergenceandEfficientCommunication[J].arXiv,2018.华为的一篇结合联邦学习和元学习的论文
_Blueblue_·2021-09-01 14:02

博士申请 | 悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究院招收联邦学习全奖博士生...

合适的工作难找？最新的招聘信息也不知道？AI求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息，助你先人一步投递，快人一步入职！悉尼科技大学悉尼科技大学-澳大利亚人工智能研究院（TheAustralianArtificialIntelligenceInstitute，简称AAII)，是澳大利亚最大的人工智能研究中心之一及全球排名前十的人工智能研究中心。目前，AAII研究院龙国栋副教授（A/ProfGuod
PaperWeekly·2021-08-23 18:04

个性化联邦学习算法框架发布，赋能AI药物研发

本文分享自华为云社区《中科院上海药物所/上海科技大学、华为云联合团队发布个性化联邦学习算法框
·2021-07-31 11:36

联邦学习隐私保护研究进展

点击上方蓝字关注我们联邦学习隐私保护研究进展王健宗,孔令炜,黄章成,陈霖捷,刘懿,卢春曦,肖京平安科技（深圳）有限公司，广东深圳518063摘要：针对隐私保护的法律法规相继出台，数据孤岛现象已成为阻碍大数据和人工智能技术发展的主要瓶颈
唐名威·2021-07-21 17:00

联邦学习，你还不懂么？

初识联邦学习最早知道联邦学习是在今年6月参加的O‘ReillyAI大会上，谷歌的session介绍了他们用联邦学习改善输入法预测的最新成果，令人耳目一新。
桢桢claire·2021-06-25 17:27

pFedHN论文阅读笔记

《PersonalizedFederatedLearningusingHypernetworks》提出一种用于个性化联邦学习的方法“pFedHN”（personalizedFederatedHyperNetworks
LeoJarvis·2021-06-25 17:41

少抽几回卡就行了 《FGO》推出联动播放器和耳机

《Fate/GrandOrder》是TYPE-MOON发行的角色扮演类手机游戏。最近《Fate/GrandOrder》官方宣布将推出联名款随身听和耳机周边，我们就一起来看看吧。
二次元冒险团·2021-06-25 07:31

（SOTA版本）基于pytorch实现Attack Federated Learning

Github地址https://github.com/shanxuanchen/attacking_federate_learning前言联邦学习通过只对梯度的传输，可以在互不公开数据集的前提下训练模型
小胖子善轩·2021-06-23 08:21

《FGO》在美国举行线下活动 植田佳奈登场

手游《Fate/GrandOrder》英文版将从2019年2月至11月在美国四个城市五处地方举行线下活动“Fate/GrandOrderU.S.A.Tour2019”，这也是英文版首次举行线下活动。
肥宅拯救世界·2021-06-22 17:20

联邦学习这件小事（二）

前言上一篇我们讲述了人工智能，机器学习与联邦学习的关系。这篇我们将继续探索联邦学习方法的分类。联邦学习方法被分为横向联邦学习、纵向联邦学习和迁移联邦学习三类，适用于解决不同的实际问题。
·2021-06-21 15:57

联邦学习这件小事（二）

前言上一篇我们讲述了人工智能，机器学习与联邦学习的关系。这篇我们将继续探索联邦学习方法的分类。联邦学习方法被分为横向联邦学习、纵向联邦学习和迁移联邦学习三类，适用于解决不同的实际问题。
·2021-06-21 14:05

I am the master of my own fate

图片发自App2017已经走过，太多的感悟感动感谢，谢谢伟大的向阳老师，让一个从事30年工作的我重新来认识自己的教学，自己的学习，自己未来的教育之路。2018，我会与我们的老师同学一起向前奋进，我坚信，今天每一分的付出会在未来的日子里回报给我。图片发自App看到这张图片，我与自己签订一个合同，2018，坚决完成老师每次的作业，音频视频书写一定让自己交一份完美答卷。如果你找到学习的幸福感和快乐感，无
勤学芝·2021-06-11 06:37

（填坑篇）基于FATE的Secure Boost算法例子

背景随着联邦学习的更多的关注，对于算法研究人员来说，如何快速跑起一个分布式的简单Demo至关重要。Boost算法是工业应用最常见的算法之一，但是Github上却很少有联邦学习Boost算法簇分享学习。
小胖子善轩·2021-06-10 23:02

生活原比你想象得残酷

人生的底色终逃不过悲凉，灰蒙，现实里就是这样，就像是Fate，注定的命运里带着悲剧的走向。所以那些小确幸就已经很幸福了。加油，这无常又平常的人生，要努力。
陈圉·2021-06-07 14:06

浅谈游戏运营----从《FGO》活动策划看二次元手游运营

原文链接：https://www.gameres.com/861794.html前言：《Fate/GrandOrder（命运：冠位指定）》（以下简称FGO）这部堪称现象级的二次元养成类手游，如今已被游戏业界当作行业教科书一
世間亭見栄春·2021-06-05 16:55

联邦学习下的数据逆向攻击 -- GradInversion

这一次给大家介绍一个攻击，是NVIDIA的一个工作，最近被CVPR2021所收取。"SeethroughGradients:ImageBatchRecoveryviaGradInversion"之所以介绍这个工作，是因为这个攻击通过梯度对于其他人的训练数据进行还原，效果也十分不错。先前的攻击大多是成员推断攻击（membershipinference）,大家使用差分隐私（DP，Differentia
Mezereon·2021-06-05 12:41

论文阅读:Personalized Federated Learning:A Meta-Learning Approac

:AMeta-LearningApproach来源年份2020.10.23作者AlirezaFallah,AryanMokhtari,AsumanOzdaglar核心点使用metalearning实现联邦学习的个性化
三金samkam·2021-06-02 16:32

论文阅读：Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes

PersonalizedFederatedLearningwithMoreauEnvelopes来源年份2021.3.3作者CanhT.Dinh,NguyenH.Tran,TuanDungNguyen核心点个性化联邦学习算法
三金samkam·2021-05-30 17:04

2021-05-282021隐私计算产业与应用论坛隆重召开，数据赛道、联邦学习与密码产业精英、隐私大佬齐聚上海

6月3日，「护航数据要素流通新时代——2021第二届隐私计算产业与应用论坛」即将于上海重磅开幕!“隐私计算大会”是国内首个聚焦隐私计算领域，兼具专业影响力和产业指导力的行业权威盛会，年中集结，畅想数据未来!“隐私计算大会”作为算力智库倾力打造的行业顶级峰会品牌，此前已于杭州成功举办过首届，一度将隐私计算推向了C位话题，在隐私计算的发展布道上，算力智库期冀可以借此“一年一会”之机让更多人关注到隐私计
算力智库·2021-05-28 19:50

赠书 | 联邦学习如何在视觉领域应用？

前言：联邦学习是如何应用在视觉领域的？本文将通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖的案例来向大家介绍。
AI科技大本营·2021-05-21 15:34

我很好奇

中国人讲命数，西方国家也有FATE，雨果在巴黎圣母院的顶层墙上看到有人深深刻下的“ΑΝΑΓΚΗ（命运）”，大受震
瑶光Asterisk·2021-05-20 23:46

Communication-Efficient On-Device Machine Learning: Federated Distillation and Augmentation 论文笔记

  本文提出使用使用联邦蒸馏（federateddistillationFD）和联邦增强（federatedaugmentationFAug）来解决联邦学习中客户端数据非独立同分布和客户端之间通讯开销大的问题
Zoran_卓·2021-05-20 20:13

联邦学习算法综述

摘要：近年来，联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。
沐阳zz·2021-05-20 16:06

联邦学习的边缘和末端计算

1.HeirFAVG（fromClient-Edge-CloudHierarchicalFederatedLearning）联邦学习是一个协作的机器学习框架，它可以在不访问客户端私有数据的情况下训练深度学习模型
沐阳zz·2021-05-20 11:35

论文：联邦学习：一种功能融合的方法

TOWARDSFASTERANDBETTERFEDERATEDLEARNINGAFEATUREFUSIONAPPROACH阅读笔记TOWARDSFASTERANDBETTERFEDERATEDLEARNING:AFEATUREFUSIONAPPROACHAbstract本文主要提出一种特征融合的方式，来加速并且提升联邦学习的性能
沐阳zz·2021-05-20 11:09

游戏推荐

第五篇：《命运-冠位指定》（以下简称FGO）《FGO》被誉为日本“蚁后级IP”的fate系列的正版手游哦，由Fate之父须奈蘑菇亲自执笔，用长达一万字的小说级故事剧情来描绘史上最大的圣杯战争，有没有很激动呢
瑾羽灬妊姬·2021-05-18 23:45

Fate or Fade

FateorFade-VictorTsui徐子泓InthecoolAutumn,wesitunderthetree,WeplaytogetherandlistentothesongsofBeeGees,Whenilookatyoulfeelveryhappy,ButI'mjustasubstituteandyourloverisnotme.YouaremyVenusandlooklikeaflow
徐子泓·2021-05-17 10:13

Fate/Unbelievable ——where amazing happened

人被杀，就会死。然而未实现的梦想，却不会随肉体毁灭。假如世间真的存在奇迹，那么创造奇迹的——一定是人。银色的铠甲上布满了细小的裂缝。紧握双枪的手无力地垂下。鲜血从跪坐在地上的枪兵嘴角溢出，一点点，顺着铠甲滴下，缓缓渗入他身下，那遍布着龟裂的土地中。贪婪的火舌在四周跳动，空气中弥漫着烧焦的气息，他咽下了嘴里的鲜血，然后深深地吸了口气，抬起头，面无表情地朝着站在面前的人影望去。闪着寒芒的箭尖转了过来，
犬君·2021-05-15 21:04

【cos正片】复仇的魔女黑贞德 cn:三刀刀刀刕

贞德[Fate]cn:三刀刀刀刕微博：三刀刀刀刕摄影：萧影化妆：三刀刀刀刕后期：萧影殿下协力：Kilua
次元街·2021-05-12 10:29

#COS正片##Fate/GrandOrder# 黑贞德

这是来自我由憎恨淬炼而成的灵魂的怒吼！LaGrondementDuHaine！黑贞:@变态狩子摄影:@舔手指的毛毛虫后期:狩子协助：@-米高佐治-@_Color卡拉@Berg_kevincos服：@美萌工坊COSer后记：这是目前为止能让自己打90分的COSPLAY作品了……人活着就为了黑贞嘛……谢谢欣赏……WB：https://weibo.com/1747947381/G4qeFfFLaPS：未
Nyato喵特·2021-05-11 12:17

为什么谷歌被骂上热搜一点也不冤，详解FloC背后联邦计算

近几天谷歌因为一项叫做FLoC的技术而被骂上了热搜，笔者看了一下这是一种基于联邦学习的“用户追踪”技术，可以在不暴露客户隐私的情况下进行用户画像及大数据营销，这项技术对于谷歌这种广告收入占总体营收9成的互联网公司来讲意义重大
beyondma·2021-05-10 11:08

纯白誓约（《Fate zero》同人，cp:Saber×爱丽斯菲尔）

古旧的艾因兹贝伦礼拜堂里，日光透过高高屋顶上巨大的哥特式圆形雕花窗洒下斑驳的影子，一如既往的静谧。历经百年沧桑并未使它和它的拥有家族走向衰亡，反而因为那个必须实现的夙愿愈发焕发出异样的生命力。每一排回廊，每一处细微的装饰仿佛都在宣示着什么不可逆的话语，连最阴暗的角落里都散发出一种不甘的气息。今天这里的气氛有些不同，虽然作为名义上供奉上帝的地方仍然很神圣，但是举行的仪式却有着别样的意义。圣坛前，蓝衣
繁歆el·2021-05-08 16:22

日本网民票选的人气最高漫画人物Top100之第一弹（81~100名）

第97名：露米娅·廷格尔---《不正经的魔术讲师与禁忌教典》第96名：Saber---《Fate/staynight》第95名：中野梓---《轻音少女》第94名：格伦·勒达斯---《不正经的魔术
UCAN在线学习·2021-05-04 12:00

联邦学习笔记-《Federated Machine Learning: Concept and Applications》论文翻译个人笔记

联邦学习笔记-《FederatedMachineLearning:ConceptandApplications》论文翻译个人笔记摘要今天的人工智能仍然面临着两大挑战。
Jude00000·2021-05-03 22:01

联邦学习算法FedAvg实现（PyTorch）

联邦学习方法FedAvg实现（PyTorch）通俗来讲，联邦学习（FederatedLearning）结构由Server和若干Client组成，在联邦学习方法过程中，没有任何用户数据被发送到Server
陈大笨·2021-05-03 15:44

为《MUV》写点什么（1）

《fate》就比《clannad》、《寒蝉》优秀么？但
7P_LonG·2021-05-03 13:14

Fate Stay Night 佳句

「所有的人类都只抱持自己的愿望，为了达成目的而互相争夺。所谓的人生，不过如此。不论大小，共通的事项只有这种指向」「人类都为了实现自己的愿望而存活，可是所有人都是没有达到目的就结束」「凡事都有顺序，为了要实现愿望，必须要有相应的努力和底子，然而如此徒劳的累积，我们却称之为人生」「人的行为就是将他人的愿望全部抹上自己愿望的色彩」「希望与失望交织显现，崇高的理想腐朽成义务，最终化为卑鄙的执着，幼时的仰望
cosmosis·2021-05-03 00:10

第三种选择

昨晚把《fate/zero》刷完了，后面几集音乐燃爆，让人很想一口气看完。
银河星海·2021-05-02 15:06

FATE实战——从零实现横向联邦之逻辑回归

从零实现横向逻辑回归联邦学习算法本篇教程是一个从零实现横向联邦的过程，整个环节包括：数据处理数据上传模型训练模型预测如果读者刚开始接触FATE，建议先把官方的demo跑一下，比如笔者上一篇的教程就是一个纵向
林立可·2021-05-02 14:55

联邦学习介绍

MITTechnologyReview-AppleSiri这是MITTechnologyReview12月11日的Newsletter的部分摘录，大概意思是，iPhone上的Siri在听到我们个人说"HeySiri"时有反应，但是对其他人说的都没有反应，按理来说，训练一个这种模型，会需要收集我们大量的声音数据，并且这些数据都会保存在苹果，但苹果并没有这么做，那它是怎么做到的呢？这就说到了今天的主角
闭眼卖布·2021-04-30 03:24

联邦学习笔记-《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》论文翻译个人笔记

联邦学习笔记-《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData》论文翻译个人笔记摘要现代移动设备拥有丰富的适合学习模型的数据
Jude00000·2021-04-29 23:48

2019年2月18日

上午看了会儿联邦学习的白皮书，感觉就是几句车轱辘话来回说，关键问题一点没涉及，也缺少必要的图表、公式和实验，不是很合我的胃口……下午主要和学长讨论了会儿连邦学习的心得，得到了一些新的启发（果然还是应该多和人交流
真昼之月·2021-04-28 22:40
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