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Federated联邦学习
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
·
2022-06-20 05:21
区块链
联邦学习
入门(一)-Advances and Open Problems in
Federated
Learning详解
本文主要是
联邦学习
的入门级笔记,主要参考了论文AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning和微众银行的
联邦学习
白皮书,笔者作为初次接触该领域的小白,对感觉必要的知识做一个总结和记录
wenzhu2333
·
2022-06-17 07:07
机器学习
边缘计算
联邦学习
大数据
机器学习
深度学习
云计算
经验分享
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
·
2022-06-13 09:00
2、
联邦学习
介绍(
federated
learning)
一、概述(1)问题引出在神经网络中,如果一个网络的训练数据越多,其训练效果往往会越好。那么如果说一个公司有数据,另一个公司也有数据,两家公司的数据共享出来一起使用岂不是更爽?但是,用户数据能够被随意的使用和转发吗?答案是否定的。那么有什么办法可以使得两家公司不泄露用户的情况下,利用到用户数据呢?2016年,为解决安卓系统更新的问题。谷歌提出,可以在用户的手机上部署神经网络训练,只需要将训练好的模型
小黄不头秃
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2022-06-01 19:48
【国内首家】百度点石
联邦学习
平台获得
联邦学习
产品安全认证证书
2022年5月17日,百度点石
联邦学习
平台正式获得
联邦学习
产品安全认证证书,百度成为国内首家获得该项资质的单位。
·
2022-05-31 16:44
安全
隐私计算-同态加密的工程化探索
包括同态加密技术,安全多方计算,差分隐私计算,
联邦学习
等具体方向。它们都在不同场景下想达到不交换数据或者不交换明文数据的情况下依然进行业务计算。
Henzox
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2022-05-31 04:50
信息安全
数据安全
数据安全
隐私计算
同态加密
联邦学习
:保护隐私安全以及克服数据孤岛的机器学习
题图摄于北京北三环(本文作者系VMware中国研发云原生实验室架构师,
联邦学习
KubeFATE/FATE开源项目维护者和贡献者。)
普通网友
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2022-05-30 07:51
大数据
机器学习
人工智能
数据分析
编程语言
知识蒸馏
联邦学习
的个性化技术综述
目录前言摘要I.引言II.个性化需求III.方法A.添加用户上下文B.迁移学习C.多任务学习D.元学习E.知识蒸馏F.基础+个性化层G.全局模型和本地模型混合IV.总结前言题目:SurveyofPersonalizationTechniquesforFederatedLearning会议:2020FourthWorldConferenceonSmartTrendsinSystems,Securit
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2022-05-11 19:58
联邦学习
神经网络FedAvg算法实现
目录I.前言II.数据介绍1.特征构造III.
联邦学习
1.整体框架2.服务器端3.客户端4.代码实现4.1初始化4.2服务器端4.3客户端4.4测试IV.实验及结果V.源码及数据I.前言
联邦学习
(FederatedLearning
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2022-05-11 15:42
PyTorch实现FedProx
联邦学习
算法
II.数据集介绍
联邦学习
中存在多个客户端,每个客户端都有自己的数据集,这个数据集他们是不愿意共享的。
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2022-05-11 15:40
FedAvg
联邦学习
FedProx异质网络优化实验总结
目录前言I.FedAvgII.FedProxIII.实验IV.总结前言题目:FederatedOptimizationforHeterogeneousNetworks会议:ConferenceonMachineLearningandSystems2020论文地址:FederatedOptimizationforHeterogeneousNetworksFedAvg对设备异质性和数据异质性没有太好的
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2022-05-11 15:05
PyTorch实现
联邦学习
的基本算法FedAvg
目录I.前言II.数据介绍特征构造III.
联邦学习
1.整体框架2.服务器端3.客户端IV.代码实现1.初始化2.服务器端3.客户端4.测试V.实验及结果VI.源码及数据I.前言在之前的一篇博客
联邦学习
基本算法
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2022-05-11 15:05
联邦学习
论文解读分散数据的深层网络通信
目录前言AbstractIntroductionFederatedLearningPrivacyFederatedOptimizationTheFederatedAveragingAlgorithmExperimentalResultsIncreasingparallelismIncreasingcomputationperclientCanweover-optimizeontheclientda
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2022-05-11 13:25
FedAvg中模型聚合过程的理解分析
目录问题聚合1.聚合所有客户端2.仅聚合被选中的客户端3.选择问题
联邦学习
原始论文中给出的FedAvg的算法框架为:参数介绍:K表示客户端的个数,B表示每一次本地更新时的数据量,E表示本地更新的次数,η
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2022-05-11 13:21
mysql 体系结构和存储引擎介绍
目录1前言2mysql配置文件加载顺序3mysql引擎介绍3.1InnoDB引擎3.2MyISAM引擎3.3NDB引擎3.4Archive引擎3.5
Federated
引擎3.6Maria引擎3.7其它引擎
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2022-05-06 16:10
【论文笔记】
Federated
Learning for Wireless Communications: Motivation, Opportunities, and Challenges(综述)
FederatedLearningforWirelessCommunications:Motivation,Opportunities,andChallengesAuthorsSolmazNiknam,HarpreetS.Dhillon,JeffreyH.Reed
MaplesWCT
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2022-05-03 22:00
【论文笔记】A review of applications in
federated
learning(综述)
AreviewofapplicationsinfederatedlearningAuthorsLiLi,YuxiFan,MikeTse,Kuo-YiLinKeywordsFederatedlearning;Literaturereview;Citation
MaplesWCT
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2022-05-01 00:00
虚拟专题:
联邦学习
| 面向隐私保护的非聚合式数据共享综述
来源:通信学报面向隐私保护的非聚合式数据共享综述李尤慧子1,殷昱煜1,高洪皓2,3,金一4,王新珩51杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州3100182上海大学计算机工程与科学学院,上海2004443韩国嘉泉大学计算机工程系,城南市4617014北京交通大学计算机与信息技术学院,北京1000445西交利物浦大学电气与电子工程系,江苏苏州215123摘要:海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切,
唐名威
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2022-04-28 08:57
算法
大数据
编程语言
机器学习
人工智能
最新论文笔记(+19):Biscotti_ A Blockchain System for Private and Secure
Federated
Learning / TPDS21
Biscotti:ABlockchainSystemforPrivateandSecureFederatedLearning"译为“Biscotti:一个用于隐私和安全
联邦学习
的区块链系统”这是IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems21
Brilliantzhu
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2022-04-28 08:18
论文笔记
联邦学习
区块链
SGD
Multi-Krum
投毒攻击
最新论文笔记(+18):TrustFed: A Framework for Fair and Trustworthy Cross-Device
Federated
Learning in IIoT
TrustFed:AFrameworkforFairandTrustworthyCross-DeviceFederatedLearninginIIoT"译为“TurstFed:在工业物联网中一种公平可信的跨设备
联邦学习
框架
Brilliantzhu
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2022-04-28 08:18
论文笔记
联邦学习
区块链
联邦学习
安全隐私
工业物联网
公平可信
KBS 2021 |
联邦学习
综述
目录前言摘要1.引言1.1
联邦学习
的背景1.2
联邦学习
面临的挑战2.相关工作2.1
联邦学习
的定义3.
联邦学习
的分类3.1数据划分3.1.1横向
联邦学习
3.1.2纵向
联邦学习
3.1.3联邦迁移学习3.2隐私保护机制
Cyril_KI
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2022-04-28 07:08
Federated
Learning
Papers
联邦学习
综述
论文阅读
搜索推荐项目EFLS开源 | 阿里妈妈
联邦学习
解决方案详解
猜你喜欢0、京东推荐算法精排技术实践1、如何搭建一套个性化推荐系统?2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、【万字干货】某视频APP推荐详解4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索8、华为项目管理培训教材9、美团大脑系列之商品知识图谱的构建和应用▐项目背景移动互联网时代出于隐私保护和数据安全,APP之间
智能推荐系统
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2022-04-27 07:22
算法
大数据
编程语言
python
机器学习
【论文笔记】A Survey on
Federated
Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site Learning and
ASurveyonFederatedLearning:TheJourneyFromCentralizedtoDistributedOn-SiteLearningandBeyondAuthorSawsanAbdulRahman,HanineTout,Hakima
MaplesWCT
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2022-04-25 11:00
故障分析 |
Federated
存储引擎表导致监控线程处于 Opening table 状态
作者:李鹏博爱可生DBA团队成员,主要负责MySQL故障处理和SQL审核优化。对技术执着,为客户负责。本文来源:原创投稿*爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。--最近发现客户的一台MySQL5.7.32实例的监控线程状态一直处于Openingtable状态,且都是在对information_schema.tables表做相关查询,如图:通过showopent
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2022-04-22 10:51
mysql
联邦平均算法(
Federated
Averaging Algorithm,FedAvg)
设一共有$K$个客户机,中心服务器初始化模型参数,执行若干轮(round),每轮选取至少1个至多$K$个客户机参与训练,接下来每个被选中的客户机同时在自己的本地根据服务器下发的本轮($t$轮)模型$w_t$用自己的数据训练自己的模型$w^k_{t+1}$,上传回服务器。服务器将收集来的各客户机的模
MaplesWCT
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2022-04-18 23:00
联邦学习
实战-1:用python从零开始实现横向
联邦学习
什么是
联邦学习
?简单来说就是在一个多方的环境中,数据集是零散的(在各个不同的客户端中),那么怎样实现机器学习算法呢?
文杰@
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2022-04-15 10:53
FL+Blockchain
联邦学习
联邦学习
框架:FATE的安装使用,单机部署,使用MNIST测试
相关链接FATE官方库里面有详细的文档,支持中文!前提我是用docker安装部署的所以要做一些准备docker换源Docker常用命令及换源sudonano/etc/docker/daemon.json{"registry-mirrors":["http://docker.mirrors.ustc.edu.cn","http://hub-mirror.c.163.com","http://regi
诗酒当趁年华
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2022-04-11 15:57
FATE
联邦学习
联邦学习
【阅读笔记】
联邦学习
实战——
联邦学习
平台介绍
前言FATE是微众银行开发的
联邦学习
平台,是全球首个工业级的
联邦学习
开源框架,在github上拥有近4000stars,可谓是相当有名气的,该平台为
联邦学习
提供了完整的生态和社区支持,为
联邦学习
初学者提供了很好的环境
HERODING23
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2022-04-11 07:01
联邦学习
人工智能
深度学习
神经网络
联邦学习
网络安全
【技术博客】浅谈联邦半监督学习及FedMatch算法
【技术博客】浅谈联邦半监督学习及FedMatch算法作者:余敏君1前言以往的
联邦学习
工作往往仅专注于对监督学习任务的研究,即要求所有的数据都必须包含相应的标签。
MoModel
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2022-04-06 07:32
图像识别
机器学习
人工智能
自然语言处理
神经网络
数据挖掘
机器学习
联邦学习
后门攻击总结(2019-2022)
联邦学习
后门攻击总结(2019-2022)
联邦学习
安全性问题框架概览下表和下图为
联邦学习
中常见的安全性问题,本文重点关注模型鲁棒性问题中的后门攻击问题。
3077491278
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2022-04-04 10:49
机器学习
人工智能
安全
分布式
极客星球 |
联邦学习
与产品化之路
一、背景——
联邦学习
与fate简介1、
联邦学习
联邦学习
(FederatedLearning)是一种新兴的人工智能基础技术,由谷歌最先提出于2016年,原用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题。
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2022-03-26 22:47
人工智能
纵向
联邦学习
场景下的逻辑回归(LR)
针对上述问题,华为云可信智能计算服务(TICS)专为打破银行、政企等行业的数据壁垒,实现数据安全共享,设计了多方
联邦学习
方案。本篇博客主要介绍了
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2022-03-24 14:54
大数据华为云
【无标题】
目录一、Title二、引言:三、模型一、Title二、引言:
联邦学习
(FL)是一种分布式学习范式,它允许大量资源有限的节点在没有数据共享的情况下协同训练模型。
bu volcano
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2022-03-24 02:21
联邦学习
文献阅读笔记
人工智能
Meta-HAR:
Federated
Representation Learning for Human Activity Recognition
目录一、Title1.1前言:二、introduction(idea)2.1研究背景:2.2相关工作2.2存在问题:2.3设计目的:三、Method3.1简述四、Experiment4.1实验步骤一、Title1.1前言:背
bu volcano
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2022-03-24 02:50
深度学习
文献阅读笔记
人工智能
纵向
联邦学习
场景下的逻辑回归(LR)
针对上述问题,华为云可信智能计算服务(TICS)专为打破银行、政企等行业的数据壁垒,实现数据安全共享,设计了多方
联邦学习
方案。本篇博客主要介绍了
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2022-03-21 11:01
大数据华为云
多任务思想与聚类
联邦学习
在
联邦学习
领域,许多传统机器学习已经讨论过的问题(甚至一些90年代和00年代的论文)都可以被再次被发明一次。比如我们会发现聚类
联邦学习
和多任务学习之间就有千丝万缕的联系。
orion-orion
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2022-03-15 21:00
联邦学习
看了论文之后的小展望(11.21)
typora-copy-images-to:…\MD_note\images目前整理新看的一些论文:动态分簇《AdaptiveClientSelectioninResourceConstrainedFederatedLearningSystems:ADeepReinforcementLearningApproach》这篇文章核心思想:你不知道哪些设备可能没能力去参与运算,会拖后腿,所以用DRL,目
QinZheng7575
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2022-03-14 09:54
毕设GP
深度学习
人工智能
pytorch
python
【一周聚焦】
联邦学习
arxiv 2.16-3.10
这是一个新开的每周六定期更新栏目,将本周arxiv上新出的
联邦学习
等感兴趣方向的文章进行总结。与之前精读文章不同,本栏目只会简要总结其研究内容、解决方法与效果。
木坑
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2022-03-13 10:00
蓝象智联与Nebula Graph战略合作!图联邦产品硬实力再升级
作为图计算和
联邦学习
的交叉学科,图联邦是兼顾数据安全隐私保护以及数据价值流通的利器,蓝象
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2022-03-12 13:48
数据库
联邦学习
:按混合分布划分Non-IID样本
我们在博文《
联邦学习
:按病态独立同分布划分Non-IID样本》中学习了
联邦学习
开山论文[1]中按照病态独立同分布(PathologicalNon-IID)划分样本。
orion-orion
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2022-03-10 21:00
联邦学习
中的优化算法
导引
联邦学习
做为一种特殊的分布式机器学习,仍然面临着分布式机器学习中存在的问题,那就是设计分布式的优化算法。
orion-orion
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2022-03-04 15:00
PyTorch实现
联邦学习
目标检测
torchvision包含众多流行数据集和图像处理方法目标检测算法常见的计算机视觉任务可以归纳为图像分类、目标检测、语义分割等。在图片数据中找到指定的物体,并能够正确定位位置,这就是典型的目标检测任务。边界框与锚框边界框用来描述目标位置,是一个矩形框,由左上角坐标和右下角坐标来共同确定。在运行目标检测算法时,通常会在图像中采样多个候选区域,不同的目标检测算法所使用的采样算法也不一样,而YOLO系列
鸽先生
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2022-03-04 07:33
联邦学习
pytorch
目标检测
联邦学习
隐私保护
联邦学习
--论文汇集(六)
面向大规模的
联邦学习
系统设计,感觉像综述。
35岁北京一套房
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2022-03-04 07:30
机器学习
python
联邦学习
中的数据异构性问题综述
摘要
联邦学习
中的数据异构性问题主要是由参与训练的各客户端的数据虽独立分布但不服从同一采样方法(Non-IID)所导致的,这一问题也导致模型精度的严重下降。
LeoJarvis
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2022-03-04 07:57
联邦学习
边缘计算
大数据
机器学习
SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for
Federated
Learning
背景传统的
联邦学习
在数据异构(non-iid)的场景中很容易产生“客户漂移”(client-drift)的现象,这会导致系统的收敛不稳定或者缓慢贡献提出了考虑到clientsampling和数据异构的一个更接近的收敛边界证明即便没有
クズの本懐
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2022-03-04 07:19
联邦学习
机器学习
深度学习
人工智能
算法
Scaffold 基于fedavg方法的改进,代码复现(
联邦学习
)
当前有个工作需要实现scaffold算法,该方法通过添加修正项c来解决客户端漂移现象,在参考github上的相关框架后,复现了该算法。算法分为三个模块:optimizer:重写优化器sdgclientscaffold:客户端操作serverscaffold:服务端操作optimizer部分代码:importtorchfromtorch.optimimportOptimizerclassSCAFFO
奔跑的雄狮
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2022-03-04 07:34
联邦学习
机器学习
基于PyTorch实现
联邦学习
的基本算法FedAvg
目录I.前言II.数据介绍特征构造III.
联邦学习
1.整体框架2.服务器端3.客户端IV.代码实现1.初始化2.服务器端3.客户端4.测试V.实验及结果VI.源码及数据I.前言在之前的一篇博客
联邦学习
基本算法
Cyril_KI
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2022-03-04 07:30
FL
PyTorch
pytorch
FedAvg
联邦学习
ICML 2020 | SCAFFOLD:
联邦学习
的随机控制平均
目录前言1.引言2.问题定义3.FedAvg4.SCAFFOLD有效性分析5.实验5.1模拟数据集5.2EMNIST数据集5.3结论6.总结前言题目:SCAFFOLD:StochasticControlledAveragingforFederatedLearning会议:InternationalConferenceonMachineLearning2020论文地址:SCAFFOLD:Stocha
Cyril_KI
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2022-03-04 07:30
FL
Papers
联邦学习
异质性
SCAFFOLD
联邦优化
用于时空数据预测的跨节点
联邦学习
图神经网络
近来兴起的
联邦学习
能够在避免直接在节点之间共享数据的条件下训练机器学习模型,但如何在
联邦学习
中有效利用不同节点之间的时空依赖关系仍然需要研究。另-方面,已有的时空数据预测模型忽视了不同节点之前数据
AITIME论道
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2022-03-04 07:27
大数据
算法
python
机器学习
人工智能
读懂
联邦学习
中的安全与隐私问题(全)
本篇以一篇综述为例,进行讲述
联邦学习
中的安全与隐私问题。
crypto_cxf
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2022-03-04 07:27
联邦学习
人工智能
深度学习
安全
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