Federated联邦学习

基于标签量信息的联邦学习节点选择算法

摘要针对节点数据分布差异给联邦学习算法性能带来不良影响的问题，提出了一个基于标签量信息的节点选择算法。
米朵儿技术屋·2022-07-23 07:42

分布式学习和联邦学习简介

在这篇文章中，我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。首先，我们从一个简单的单机示例开始，然后将其发展为分布式随机梯度下降（D-SGD），最后是联邦学习（FL）。
·2022-07-22 11:59

联邦学习: 联邦场景下的时空数据挖掘

时空数据挖掘做为智慧城市的重要组成部分，和我们的日常生活息息相关。如我们打开地图软件，会根据交通流量的预测为我们推荐路线；通过网约车软件下单，会为我们就近做订单匹配；通过外卖软件点外卖，会为我们就近做外卖员匹配，等等。然而，时空数据挖掘在实际使用的过程中会面临一个难点，那就是跨平台协作。比如在疫情期间，我们需要对确诊病例的行程轨迹做追溯。而我们知道，一个人在行程中可能会使用多个软件，比如滴滴出行、
orion-orion·2022-07-20 22:00

（转载）联邦学习 Federated Learning 相关资料整理

https://blog.csdn.net/Sinsa110/article/details/90697728代码微众银行+杨强教授团队的联邦学习FATE框架代码：https://github.com/
浅若清风cyf·2022-07-16 07:08

【一种利用插值验证的FL隐私保护框架】VFL: A Verifiable Federated Learning

原文标题：VFL:AVerifiableFederatedLearningwithPrivacy-PreservingforBigDatainIndustrialIoT本文useLagrangeinterpolationtoelaboratelysetinterpolationpointsforverifyingthecorrectnessoftheaggregatedgradients.Comp
学渣渣渣渣渣·2022-07-16 07:37

扫读 | Towards Personalized Federated Learning

arxiv:2103.00710传送门综述个性化联邦学习（PersonalizedFL，PFL）的进展。讨论了PFL目前的发展阻碍，并将PFL分为基于数据的和基于模型的方法。
欧恩方·2022-07-16 07:02

Blockchained On-Device Federated Learning学习笔记

BlockchainedOn-DeviceFederatedLearning学习笔记一、文献翻译一、文献翻译知云文献翻译在区块链的设备上进行联合学习**摘要:**通过利用区块链，本文提出了一个区块链联邦学习
青癯·2022-07-16 07:00

CCF A类会议或期刊----近两年联邦学习相关论文

工具代码位置期待您的PR会议/期刊论文neurips2020LowerBoundsandOptimalAlgorithmsforPersonalizedFederatedLearning.neurips2020EnsembleDistillationforRobustModelFusioninFederatedLearning.neurips2020PersonalizedFederatedLea
Thingcor·2022-07-16 07:29

联邦学习笔记（三）

FederatedLearning:Challenges,methods,andfuture摘要联邦学习在保持数据本地化的同时涉及在远程设备或孤立的数据中心（例如手机或医院）上训
feng_zhiyu·2022-07-16 07:50

【阅读笔记】联邦学习实战第5章——用FATE从零实现横向逻辑回归v1.8.0

Docker-compose1.3FATE安装2.FATE编程范式3.用FATE实现横向逻辑回归3.1数据集获取3.2数据输入数据转化配置文件3.3模型训练与评估总结参考链接前言FATE不过多介绍，本文主要是对《联邦学习实战
charlessun9·2022-07-16 07:20

论文笔记——Client Selection for Federated Learning with Heterogeneous Resources in Mobile Edge

论文笔记——ClientSelectionforFederatedLearningwithHeterogeneousResourcesinMobileEdge本文提出了一种基于边缘计算的协议来改进联邦学习算法
smile_and_ovo·2022-07-16 07:47

【阅读笔记】Towards Personalized Federated Learning个性化联邦综述

文章目录前言1背景1.1机器学习、联邦学习1.2促进个性化联邦学习的动机2个性化联邦学习的策略2.1全局模型个性化2.1.1基于数据的方法2.1.1.1数据增强DataAugmentation2.1.1.2
charlessun9·2022-07-16 07:44

横向联邦学习-梯度安全聚合1

一背景最近总结自己的公众号的时候，发现一个问题：对于联邦学习的文章，基本都是在讲述纵向联邦学习，对于横向联邦学习的技术涉及较少，所以心血来潮之下，决定写几篇文章来压压箱子底。
秃顶的码农·2022-07-13 07:24

从蚂蚁可信隐私计算开源框架“隐语”看隐私计算发展挑战

国内在2016年才开始出现较为垂直的隐私计算厂商，不过，在数据要素安全流通的市场需求和政策需求的推动下，以及在产、学、研各界协同的促进下，中国隐私计算技术框架发展迅速，如今已具备从底层硬件环境到中间层联邦学习及安全多方计算等的能力
CSDN资讯·2022-07-12 14:29

横向联邦学习-梯度安全聚合

一背景最近总结自己的公众号的时候，发现一个问题：对于联邦学习的文章，基本都是在讲述纵向联邦学习，对于横向联邦学习的技术涉及较少，所以心血来潮之下，决定写几篇文章来压压箱子底。
秃顶的码农·2022-07-10 07:02

横向联邦学习-梯度安全聚合1

一背景最近总结自己的公众号的时候，发现一个问题：对于联邦学习的文章，基本都是在讲述纵向联邦学习，对于横向联邦学习的技术涉及较少，所以心血来潮之下，决定写几篇文章来压压箱子底。
·2022-07-08 22:52

横向联邦学习-梯度安全聚合

一背景最近总结自己的公众号的时候，发现一个问题：对于联邦学习的文章，基本都是在讲述纵向联邦学习，对于横向联邦学习的技术涉及较少，所以心血来潮之下，决定写几篇文章来压压箱子底。
·2022-07-08 22:52

隐私计算FATE-核心概念与单机部署

一、说明Fate是一个工业级联邦学习框架，所谓联邦学习指的就是可以联合多方的数据，共同构建一个模型；与传统数据使用方式相比，它不需要聚合各方数据搭建数据仓库，联邦学习在联合计算建模的过程中，多方机构之间的数据是不会进行共享的
zlt2000·2022-07-08 18:33

虚拟专题：联邦学习 | 联邦学习隐私保护研究进展

来源：大数据期刊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·2022-07-08 18:02

终于等到你，FATE v1.6已更新，五大模块迎来巨幅优化！

前言：FATE（FederatedAITechnologyEnabler）作为全球首个联邦学习工业级开源框架，旨在提供安全的计算框架来支持联邦AI生态。
FedAI Ecosystem·2022-07-08 18:32

联邦学习-安全树模型 SecureBoost之终章

文章目录1联邦学习背景2联邦学习的树模型方案3认知方法论4界定问题4.1XGB推导回顾4.2本质分析5整体分析5.1隐私加密5.2哪里需要加密，如何加密6全面分析6.1全链路流程7归纳推演8参考资料9番外篇
秃顶的码农·2022-07-08 18:32

联邦学习拜占庭鲁棒差分隐私博弈论

联邦学习攻击概述通过模型平均，federatedlearning使得参与者能够对最终的全局模型的权重直接产生影响，其中有些参与者不可避免地是恶意的。
GoldMinnie·2022-06-30 07:25

密码协议与博弈论隐私计算

当前，隐私计算主要分为基于密码学技术的多方安全计算、基于可信硬件的可信执行环境、以及联邦学习《数据安全法》已于9月1日起正式实施，两个月后《个人信息保护法》也将开始施行，意味着数据安全和隐私保护方面的监管将会在年内陆续到位
望舒向晚·2022-06-30 07:02

《联邦学习实战》：从零开始通过联邦学习实现图像分类

《联邦学习实战》：从零开始通过联邦学习实现图像分类最近需要学习联邦学习，参考《联邦学习实战》入门，本文为《联邦学习实战》第三章的笔记。
MMashiro·2022-06-25 18:29

《Decentralized_Privacy_Using_Blockchain-Enabled_Federated_Learning_in_Fog_Computing》精读

论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9019859糟心的一篇文章，整段照抄引用文章、放公式不解释变量字母含义、题目起攻击的防御不写防御，不知这文章怎么上的一区期刊一、基本信息、前置知识1.1基本信息《DecentralizedPrivacyUsingBlockchain-EnabledFederatedLearninginFogComputing》作
文杰@·2022-06-25 18:58

【大数据技术】联邦学习的总结

【大数据技术】联邦学习的总结联邦学习定义过程特点分类不同的联邦学习模式联邦学习的构架联邦学习关于联邦学习“数据不动模型动”，这是联邦学习的核心，让模型在不同机构之间、端和云之间进行沟通交流。
ZELR·2022-06-25 18:57

Astraea论文阅读笔记

联邦学习——Astraea在开始个性化联邦学习之前，我也看了一些基于全局模型的联邦学习论文，这里挑两篇写个总结，一篇是《Self-BalancingFederatedLearningWithGlobalImbalancedDatainMobileSystems
联邦学习小白·2022-06-25 18:26

流量预测之联邦学习

时间序列预测算法之联邦学习介绍设三个节点，其中一个中心节点，两个子节点，子节点利用LSTM模型训练，保证每个epoch完跟中心节点进行交互，完成参数融合子节点部分代码classLSTM(nn.Module
Massacre96Wj·2022-06-25 18:56

联邦学习和去中心化训练--知识记录

2、联邦学习为移动设备上的模型共享创造可能，模型训练与云端存储解耦，移动端存储训练数据，并进行模型训练和进化。
清韵逐梦·2022-06-25 18:25

联邦学习-区块链论文笔记：Record and Reward Federated Learning Contributions with Blockchain

链接：IEEEXploreFull-TextPDF:作者：IsmaelMartinez（蒙特利尔大学团队）前言：这篇文章虽然是投在国内举办的会议上面（没有丝毫瞧不起CyberC会议的想法哈），但是其想法我觉得还是很新颖的。该方案主体是采用了EOS区块链结构，使用off-chain来直接存储本地模型训练的梯度值，使用on-chain来存储本地模型训练得到梯度值的hash值，防止数据被篡改。激励机制是
James Ken·2022-06-25 18:54

4.Paper小结——《A Secure Federated Learning Framework for5G Networks》

题目：《ASecureFederatedLearningFrameworkfor5GNetworks》0.Abstract联邦学习(FL)最近被提出作为一种新兴的范式，使用分布式训练数据集构建机器学习模型
DK学到头秃·2022-06-25 18:44

8.Paper小结——《VFL: A Verifiable Federated Learning withPrivacy-Preserving for Big Data...》

《VFL:AVerififiableFederatedLearningwithPrivacy-PreservingforBigDatainIndustrialIoT》——VFL：一种可验证的基于隐私的联邦学习
DK学到头秃·2022-06-25 18:44

9.Paper小结——《VerifyNet: Secure and Verifiable Federated Learning》

题目：《VerifyNet:SecureandVerififiableFederatedLearning》——《安全的和可验证的联邦学习》0.Abstract联邦学习作为一种新兴的神经网络训练模型，由于其能够在不收集用户原始数据的情况下更新参数而受到了广泛的关注
DK学到头秃·2022-06-25 18:44

《GFL: A Decentralized Federated Learning Framework Based On Blockchain》读书笔记

《GFL:ADecentralizedFederatedLearningFrameworkBasedOnBlockchain》读书笔记
权侑莉老婆·2022-06-25 18:14

Privacy-Preserving Blockchain-Based Federated Learning for IoT Devices读书笔记

Privacy-PreservingBlockchain-BasedFederatedLearningforIoTDevices读书笔记
权侑莉老婆·2022-06-25 18:13

联邦学习分类及前景应用

联邦学习联邦学习联邦学习的分类1.根据数据特点分类2.根据场景分类联邦学习与分布式学习的区别3.联合学习的前景与应用4.模型鲁棒性4.1恶意攻击4.2非恶意故障参考文献联邦学习第一次开始写博客，就从前两天调研的联邦学习开始好了
cheerful090·2022-06-25 17:38

【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习攻防实战

联邦学习实战——联邦学习攻防实战前言1.后门攻击1.1问题定义1.2后门攻击策略1.3详细实现2.差分隐私2.1集中式差分隐私2.2联邦差分隐私2.3详细实现3.模型压缩3.1参数稀疏化3.1.1详细实现
HERODING23·2022-06-25 17:57

《联邦学习实战》杨强 读书笔记十四——构建公平的大数据交易市场

当数据具有资产属性之后，数据便可以直接或者间接地为公司、为社会创造价值和收益，并且可以作为一种特殊的商品在市场中进行交易。与传统的商品交易相比，数据资产交易的市场前景更广阔，但同时也面临着很多的挑战，主要包括：数据的质量、价格如何定义在合法合规的前提下，数据的交易如何确保不会泄露用户的隐私如何构建合理的激励机制来鼓励更多的参与方加入数据交易市场中大数据交易数据交易的定义数据交易是指一种对数据进行买
超威橘猫·2022-06-25 17:57

【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习医疗健康应用案例

联邦学习实战——联邦学习医疗健康应用案例前言1.医疗健康数据概述2.联邦医疗大数据与脑卒中预测2.1联邦数据预处理2.2联邦学习脑卒中预测系统3.联邦学习在医疗影像中的应用3.1肺结节案例描述3.2数据概述
HERODING23·2022-06-25 17:25

【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习智能用工案例

联邦学习实战——联邦学习智能用工案例前言1.智能用工简介2.智能用工平台2.1智能用工的架构设计2.2智能用工的算法设计3.利用横向联邦提升智能用工模型4.设计联邦激励机制4.1FedGame系统架构阅读总结前言
HERODING23·2022-06-25 17:25

【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习在智能物联网中的应用案例

联邦学习实战——联邦学习在智能物联网中的应用案例前言1.案例背景与动机2.历史数据分析3.出行时间预测模型3.1问题定义3.2构造训练数据集3.3模型结构4联邦学习实现阅读总结前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台
HERODING23·2022-06-25 17:25

【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习视觉案例

联邦学习实战——联邦学习视觉案例前言1.概述2.案例描述3.目标检测算法概述3.1边框线与锚框3.2交并比3.3基于候选区域的目标检测算法3.4单阶段目标检测4.基于联邦学习的目标检测网络4.1动机4.2FedVision
HERODING23·2022-06-25 17:55

【阅读笔记】联邦学习实战——用FATE从零实现横向逻辑回归

联邦学习实战——用FATE从零实现横向逻辑回归前言1.FATE平台1.1FATE平台架构概述2.Docker镜像安装FATE2.1Docker的安装2.2FATE的安装2.2.1拉取镜像2.2.2启动2.2.3
HERODING23·2022-06-25 17:54

【阅读笔记】联邦学习实战——联邦个性化推荐案例

联邦学习实战——联邦个性化推荐案例前言1.引言2.传统的集中式个性化推荐2.1矩阵分解2.2因子分解机3.联邦矩阵分解3.1算法详解3.2详细实现4联邦因子分解机4.1算法详解4.2详细实现5.其他联邦推荐算法阅读总结前言
HERODING23·2022-06-25 17:54

【阅读笔记】联邦学习实战——用FATE从零实现纵向线性回归

联邦学习实战——用FATE从零实现纵向线性回归前言1.数据集的获取2.纵向数据集切分3.纵向联邦训练3.1数据输入3.2样本对齐3.3模型训练3.4模型评估阅读总结前言FATE是微众银行开发的联邦学习平台
HERODING23·2022-06-25 17:54

【阅读笔记】联邦学习实战——用Python从零实现横向联邦图像分类

联邦学习实战——用Python从零实现横向联邦图像分类前言1.代码分析1.1配置信息1.2训练数据集1.3服务端1.4客户端1.5整合2.模型效果前言本篇学习笔记记录的内容是杨强教授编写的《联邦学习实战
HERODING23·2022-06-25 17:24

【阅读笔记】PPFL全面综述文章: A Comprehensive Survey of Privacy-preserving Federated Learning

PPFL全面综述前言一、个人拙见1.什么是联邦学习？
HERODING23·2022-06-25 17:23

2.Paper小结——《Privacy-preserving blockchain-based federated learning for traffic flow prediction》

题目：基于区块链的基于隐私保护的交通流量预测的联邦学习0.Abstract：交通流量预测已成为智能交通系统的重要组成部分。
DK学到头秃·2022-06-25 17:18

【阅读笔记】联邦学习实战——构建公平的大数据交易市场

联邦学习实战——构建公平的大数据交易市场前言1.大数据交易1.1数据交易定义1.2数据确权1.3数据定价2.基于联邦学习构建新一代大数据交易市场3.联邦学习激励机制助力数据交易4.FedCoin支付系统设计
HERODING23·2022-06-25 17:12

PyTorch学习之旅（一）线性回归模型

结合目前我的博士申请方向和申请情况，澳门大学国重做的是联邦学习和其在自动驾驶上的应用（偏理论），墨尔本大学做的就是自动驾驶中的AI（偏工程），蒙纳士大学做的是基于AI实现对自动驾驶汽车的自动化测试…，因此系统学习下
CSU_DEZ·2022-06-21 07:22
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