FATE联邦学习

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

2022全球隐私计算专利排行榜发布，微众银行位居全球银行业第一

作为国内首家互联网银行，微众银行自成立以来，一直以科技为核心驱动力，在区块链、安全多方计算、联邦学习等方面积极开展
微众区块链·2023-11-29 01:02

《FGO》开发商今年的收益减少了81%，这是怎么回事？

近日，人气手机游戏《Fate/GrandOrder》的日本游戏开发商Delightworks公开了最新的业绩报告。
爱游戏的萌博士·2023-11-27 16:00

什么是隐私计算？隐私计算技术路线

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。
隐语SecretFlow·2023-11-27 10:27

阅读记录【arXiv2020】 Adaptive Personalized Federated Learning

AdaptivePersonalizedFederatedLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.13461摘要对联邦学习算法个性化程度的研究表明，只有最大化全局模型的性能才会限制局部模型的个性化能力
furoto_·2023-11-26 08:27

阅读记录【PMLR2023】The Aggregation–Heterogeneity Trade-off in Federated Learning

因此，人们开发了多种联邦学习方法来聚合尽可能多的本地样本。与这种观点相反，本文表明，在存在异构性的情况下，
furoto_·2023-11-26 08:57

联邦学习研究综述笔记

联邦学习联邦学习的定义：联邦学习是一种分布式机器学习架构，包含多个客户端（参与者）和一个聚合服务器。
空调不灵·2023-11-25 07:53

机器学习【01】相关环境的安装

学习实例参考资料：联邦学习实战{杨强}https://book.douban.com/subject/35436587/项目地址：https://github.com/FederatedAI/Practicing-Federated-Learning
ihan1001·2023-11-24 16:40

日本作家老虚

游戏剧本代表作有《鬼哭街》、《沙耶之歌》等，小说代表作有《Fate/Zero》，动画剧本代表作有《魔法少女小圆》、《PSYCHO-PASS》
A翔泰教育日本留学田老师·2023-11-23 12:48

2018年全球手游收入排行榜TOP5，《王者荣耀》屈居第二

《Fate/GrandOrder》《Fate/GrandOrder》是TYPE-MOO
爱游戏的萌博士·2023-11-22 23:34

【Soc级系统防御】Soc硬件木马与电子链

这是有区别与隐私计算中的多方安全计算（密码学技术）、联邦学习（融合延伸）等其他可信技术。所以很
安全-Hkcoco·2023-11-21 21:02

【Soc级系统防御】Soc硬件木马与电子链

这是有区别与隐私计算中的多方安全计算（密码学技术）、联邦学习（融合延伸）等其他可信技术。所以很
安全-Hkcoco·2023-11-21 21:32

从新电脑开始构建FATE环境，图文并茂

转载前请征得笔者本人许可写在前面下载安装VMwareWorkStation16安装CentOS7（已安装的可以略过，这部分比较详细内容较多）安装python3（注意网络要保持连接）安装dockerDocker命令下载FATE
桐青冰蝶Kiyotaka·2023-11-21 04:15

FATE - 特征工程综述

HeteroFeatureBinning======================Featurebinningordatabinningisadatapre-processingtechnique.Itcanbeusetoreducetheeffectsofminorobservationerrors,calculateinformationvaluesandsoon.Currently,wep
DigitalForensic·2023-11-19 12:16

在docker下安装vim提示bash: apt-get: command not found

在docker下安装vim提示bash:apt-get:commandnotfound本人前几天学习FATE框架，采用了docker安装方式需要修改docker里面的配置文件，但是没有编辑器网上的教程直接在
mlgblw2·2023-11-17 17:34

【L2GD】: 无环局部梯度下降

文章链接：FederatedLearningofaMixtureofGlobalandLocalModels发表期刊（会议）:ICLR2021Conference（机器学习顶会）往期博客：FLMix:联邦学习新范式
恭仔さん·2023-11-17 09:46

【联邦学习+区块链】TORR: A Lightweight Blockchain for Decentralized Federated Learning

文章目录I.CONTRIBUTIONII.ASSUMPTIONSANDTHREATMODELA.AssumptionsB.ThreatModelIII.SYSTEMDESIGNA.DesignOverviewB.BlockDesignC.InitializationD.RoleSelectionE.StorageProtocolF.AggregationProtocolG.ProofofRelia
WuwuwuwH_·2023-11-17 01:59

联邦学习 FATE 框架安装运行

Centos7.5平台下运行联邦学习FATE框架的Example引言最近的课题方向就是基于联邦学习的框架进行数据分析处理，有一些粗浅的认识，但是搜寻资料散乱杂多，自己也记不太清楚，在虚拟机上也经常出错崩溃
Van�·2023-11-13 15:58

从隐私悖论到隐私工程

例如，联邦学习与大模型的结合目前还面临着许多挑战，包括安全威胁及防御、隐私威胁与增强、效率问题以及处理非独立同分布（Non-IID）数据等问题。这些问题可能会对用户的隐私造成潜在的威胁。
半吊子全栈工匠·2023-11-13 11:49

联邦学习的梯度重构

联邦学习中的梯度出现挑战：暴露原始训练数据的某些属性利用生成对抗网络生成与私有训练图像类似的图片尽管许多研究已经证实从梯度中重构原始数据的可能性，这些研究通常基于一个前提假设，即用户上传的梯度是全梯度。
白兔1205·2023-11-12 23:48

学者观察 | 联邦学习与区块链、大模型等新技术的融合与挑战-北京航空航天大学童咏昕

为解决原始数据自主可控与数据跨区域流动之间的矛盾，联邦学习这项技术应运而生。
长安链开源社区·2023-11-12 15:24

高斯与LoG滤波器

高斯与LoG滤波器高斯滤波器：使用高斯滤波器（7×77\times77×7）大小，对fate.jpeg进行降噪处理。高斯滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器，用于去除噪声。
hahahanba·2023-11-10 08:58

FedAT：分层机制更新的联邦学习

文章链接：FedAT:ACommunication-EfficientFederatedLearningMethodwithAsynchronousTiersunderNon-IIDData发表会议:SC’21(InternationalConferenceforHighPerformanceComputing,Networking,Storage,andAnalysis)高性能计算，体系结构领域
恭仔さん·2023-11-08 15:40

Towards Personalized Federated Learning（个性化联邦学习综述）文献阅读

基本内容文章：TowardsPersonalizedFederatedLearning作者：AlysaZiyingTan,HanYu∗,LizhenCui∗,andQiangYang∗机构：AlysaZiyingTaniswiththeSchoolofComputerScienceandEngineering,NanyangTechnologicalUniversity,Singapore;Ali
_RichardYang·2023-11-08 08:14

联邦图机器学习（综述阅读）

目录一、联邦图机器学习的介绍二、联邦图机器学习的类型三、具有结构化数据的联邦学习（FLWithStructuredData）3.1跨客户端信息重构3.2重叠实例对齐3.3非独立同分布数据适配3.3.3基于单一全局模型的方法
大菠菠菠萝·2023-11-08 08:13

【联邦学习-论文阅读】Towards Personalized Federated Learning

题目：个性化联邦学习作者：AlysaZiyingTan,HanYu,Member,IEEE,LizhenCui,Member,IEEE,andQiangYang,Fellow,IEEE期刊：IEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS
一只小maru·2023-11-08 08:42

个性化联邦学习-综述

介绍阅读的三篇个性化联邦学习的经典综述文章ThreeApproachesforPersonalizationwithApplicationstoFederatedLearning论文地址文章的主要内容介绍了用户聚类
jieHeEternity·2023-11-08 08:41

计算机类毕业设计论文范文下载参考

SpringBoot的学生费用缴纳平台教材管理系统的设计与实现校园物业管理系统网络安全工程师在线招聘大数据分析与可视化Anker企业网络规划与设计BBS系统开发与帐户安全说明书COVID-疫情可视化平台Fate
biyelunwenfanwen·2023-11-04 05:21

基于图神经网络的联邦学习跨企业推荐

FederatedLearning-BasedCross-EnterpriseRecommendationWithGraphNeuralNetworks论文试图解决什么问题该论文试图解决跨企业推荐系统中存在的数据共享和用户隐私保护的问题。在许多小型和中型企业中，由于资源有限，无法提供足够的数据来进行大规模的模型训练，也不能购买用户数据。同时，由于用户数据隐私保护法律的限制，这些企业也无法与其他企业
jieHeEternity·2023-11-04 01:54

FedFast: Going Beyond Average for Faster Training of Federated Recommender Systems

超越平均水平更快训练联邦推荐系统idea类似的一篇论文参考博客论文试图解决什么问题该论文试图解决在联邦学习中训练推荐系统的速度和准确性问题。
jieHeEternity·2023-11-04 01:23

Dual Personalization on Federated Recommendation

这种机制能够在联邦学习框架中为每个本地模型学习用户特定的物品嵌入，从而显著提升推荐系统的效果。
jieHeEternity·2023-11-04 01:50
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