Federated联邦学习第6页

《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》

Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData这篇文章算是联邦学习的开山之作吧，提出了FedAvg的算法，文中对比了不同客户端本地训练次数

volcanical·2023-07-19 03:27

蚂蚁集团开源可信隐私计算框架「隐语」：开放、通用

据介绍，隐语内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备，提供多类联邦学习算法和差分隐私机制。

南七小僧·2023-07-16 08:37

python调用c++动态库.so和静态库.a

项目场景：隐私保护联邦学习代码实现我目前在实现一个隐私保护联邦学习论文的代码，其中联邦学习的模型训练用python写的代码，隐私保护用c++写的（一种同态加密算法）代码。

wujiahui3045·2023-07-14 20:16

基于SGX和联邦学习的电脑程序数据共享

为了解决这一问题，研究者们不断探索新的技术方法，其中包括英特尔的软件保护扩展（SGX）和联邦学习（FL）。

于小野·2023-07-14 13:14

综述《Federated Machine Learning: Concept and Applications》

标题：FederatedMachineLearning:ConceptandApplications作者：QiangYang,YangLiu,TianjianChen,YongxinTong发表期刊：ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology(TIST)Volume10Issue2,ArticleNo.12,January2019之前已经大概读

差分隐私·2023-07-14 08:39

如何编写联邦学习训练框架——Pytorch实现

联邦学习框架实现联邦学习训练过程由服务器和客户端两部分组成。客户端将本地数据训练得到的模型上传服务器，服务器通过聚合客户端上传的服务器再次下发新一轮的模型，原理很简单，那么我们开始动手写代码。

volcanical·2023-07-14 07:01

【论文阅读笔记】Attack-Resistant Federated Learning with Residual-based Reweighting

如有错误欢迎指出Arxiv2019[1912.11464]Attack-ResistantFederatedLearningwithResidual-basedReweighting(arxiv.org)问题：联邦学习容易受到后门攻击创新

MiaZX·2023-07-14 03:35

联邦学习数据集划分Dirichlet划分法——pytorch实现

联邦学习数据集Dirichlet划分做联邦学习数据集划分的时候，一般要考虑到数据的特异性，我们一般使用dirichlet分布来产生不同的客户端数据。

volcanical·2023-07-13 20:30

Demo___ttf

#Demo:基于联邦学习的图像识别from__future__importabsolute_import,division,print_functionimportcollectionsimportwarningsfromsix.movesimportrangeimportnumpyasnpimportsiximporttensorflowastfimporttensorflow_federate

XJT_Big Data·2023-06-23 20:39

隐私增强计算，区块链结合联邦学习实现数据共享

目录区块链结合联邦学习实现数据共享隐私增强计算什么是隐私增强计算平台功能区块链结合联邦学习实现数据共享联邦学习为摆脱“数据孤岛”困境提供了有效技术手段,受到学术界和工业界的广泛

ZhangJiQun&MXP·2023-06-23 11:15

【论文导读】- A vertical federated learning framework for graph convolutional network（一种用于图卷积网络的纵向联邦学习框架）

文章目录论文信息摘要ContributionsPreliminaries正交多项式最小二乘逼近Paillier同态加密Methodology无监督损失函数算法Conclusion论文信息Averticalfederatedlearningframeworkforgraphconvolutionalnetwork原文地址：Averticalfederatedlearningframeworkforg

1 + 1=王·2023-06-19 05:31

CVPR 2023 | 美团技术团队精选论文解读

这些论文既有自监督学习、领域自适应、联邦学习等通用学习范式方面的技术迭代，也涉及目标检测、跟踪、分割、Low-levelVision等典型视觉任务的性能，体现了美团在基础通用技术和垂直领域技术上的全方位创新

美团技术团队·2023-06-18 21:46

【论文阅读笔记】BaFFLe: Backdoor Detection via Feedback-based Federated Learning

BaFFLe:BackdoorDetectionviaFeedback-basedFederatedLearning|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：识别、防御联邦学习中的后门

MiaZX·2023-06-17 19:50

【论文阅读笔记】CRFL: Certifiably Robust Federated Learning against Backdoor Attacks

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出!会议：PMLR2021[2106.08283]CRFL:CertifiablyRobustFederatedLearningagainstBackdoorAttacks(arxiv.org)问题：现有的防御算法缺乏健壮性创新：证明了所提出框架得稳定性通过马尔可夫核分析聚合模型的训练过程，提出用于模型推理得参数平滑方法：攻击方：single-shot，同时攻击1、训练

MiaZX·2023-06-17 19:50

【论文阅读】Resisting Distributed Backdoor Attacks in Federated Learning: A Dynamic Norm Clipping Approach

2021IEEEInternationalConferenceonBigDataResistingDistributedBackdoorAttacksinFederatedLearning:ADynamicNormClippingApproach|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：固定的范数裁剪防御对联邦学习来说仍然难

MiaZX·2023-06-17 19:19

【论文阅读笔记】Local Model Poisoning Attacks to Byzantine-Robust Federated Learning

Usenix2020[1911.11815]LocalModelPoisoningAttackstoByzantine-RobustFederatedLearning(arxiv.org)问题：模型攻击对拜占庭鲁棒性联邦学习的攻击效果尚未清楚创新点

MiaZX·2023-06-17 19:17

【论文导读】- A Topological Information Protected Federated Learning Approach for Trafﬁc Speed Forecasting

文章目录论文信息摘要ContributionsPRELIMINARYTrafﬁcSpeedForecastingonTransportationNetworksFederatedLearningonTransportationNetworksMETHODOLOGYAttention-BasedSpatial-TemporalGraphNeuralNetworks特征嵌入模块空间依赖性捕获模块时间依

1 + 1=王·2023-06-17 09:02

FedReID: 联邦学习在行人重识别上的首次深入实践

联邦学习是一种保护隐私的分布式训练方法，可以应用到行人重识别上，以解决这个问题。但是在现实场景中，将联邦学习应用到行人重识别上因为数据异构性，会导致精度下降和收敛的问题。

闭眼卖布·2023-06-16 19:21

【FATE联邦学习】standalone版Fateboard修改配置

背景&做法很多其他程序（比如vscode的codeserver）也会使用这个127001:8080socket进行通信，这样就没办法远程用vscode去开发了，所以需要修改下Fateboard的socket配置。官方文档中也给出了如何修改配置ThedefaultdatabaseforFATEBoardforclusterversionismysql.Ifyouwanttousestandalone

·2023-06-16 15:22

跟我学ModelArts丨探索ModelArts平台个性化联邦学习API

摘要：ModelArts提供了一个实现个性化联邦学习的API——pytorch_fedamp_emnist_classification，它主要是让拥有相似数据分布的客户进行更多合作的一个横向联邦学习框架

·2023-06-16 14:37

精读笔记 - HeteroFL:Computation and Communication Efficient Federated Learning for Heterogeneous Clients

文章目录精读笔记-HeteroFL:ComputationandCommunicationEfficientFederatedLearningforHeterogeneousClients1.基本信息2.研究动机3.基本原理3.1系统概述3.1.1全局子模型划分3.1.2符号定义与说明3.2组成模块3.2.1分配全局子模型与局部迭代3.2.2提升性能小策略3.2.2.1StaticBatchNor

WBZhang2022·2023-06-16 12:03

FL Backdoor Defense (Ⅰ) - FLAME: Taming Backdoors in Federated Learning

文章目录论文笔记-FLAME:TamingBackdoorsinFederatedLearning1.基本信息2.研究动机3.基本原理3.1面临挑战分析3.2FLAME算法总体概述3.3FLAME算法设计思想3.3.1DynamicModelFiltering3.3.2AdaptiveClipping3.3.3AdaptiveNoising4.结论论文笔记-FLAME:TamingBackdoor

WBZhang2022·2023-06-16 12:02

精读笔记 - Attack of the Tails: Yes, You Really Can Backdoor Federated Learning

文章目录精读笔记-AttackoftheTails:Yes,YouReallyCanBackdoorFederatedLearning1.基本信息2.核心贡献与基本原理2.1edge-case形式化定义2.2edge-casebackdoor基本模块2.2.1黑盒攻击2.2.2PGD攻击2.3算法基本步骤3.实验验证与结果分析3.1实验设置（仅讲述图像分类任务）3.1.1数据集/模型架构3.1.2

WBZhang2022·2023-06-16 12:26

MySQL存储引擎对比总结

文章目录一、存储引擎是什么二、存储引擎有哪些三、常用存储引擎介绍1、InnoDB2、MyISAM3、MEMORY4、MRG_MYISAM（MERGE）5、ARCHIVE6、BLACKHOLE7、FEDERATED8

鹤冲天Pro·2023-06-13 14:02

《横向联邦学习中 PCA差分隐私数据发布算法》论文算法原理笔记

论文地址：https://www.arocmag.com/article/01-2022-01-041.html论文摘要为了让不同组织在保护本地敏感数据和降维后发布数据隐私的前提下，联合使用PCA进行降维和数据发布，提出横向联邦PCA差分隐私数据发布算法。引入随机种子联合协商方案，在各站点之间以较少通信代价生成相同随机噪声矩阵。提出本地噪声均分方案，将均分噪声加在本地协方差矩阵上。一方面，保护本地

superY25·2023-06-11 22:57

MySQL有哪些引擎？说说innodb和myisam的区别

MySQL有以下几种引擎：ISAM、MyISAM、HEAP（也称为MEMORY）、CSV、BLACKHOLE、ARCHIVE、PERFORMANCE_SCHEMA、InnoDB、Berkeley、Merge、Federated

鲸随浪起·2023-06-10 21:01

【FATE联邦学习】FATE联邦学习使用GPU、指定cuda下标

问题FATE框架1.x支持GPU训练吗？寻找先看了官网，搜官网，发现还是有的。打开第一个后，里面可以用trainingparam指定各个client的训练GPU，但是好像都是在largelanguagemodel的。而在文档中搜寻到的gpu，其实是release的版本说明，里面搜来搜去，也是只有跟LLM相关的。莫非是一开始就支持GPU？我希望找到具体什么地方验证了FATE支持/不支持GPU在官方群

·2023-06-08 18:17

【FATE联邦学习debug】 No module named ‘federatedml‘

·2023-06-08 17:12

【FATE联邦学习】FATE联邦学习使用GPU、指定cuda下标

问题FATE框架1.x支持GPU训练吗？寻找先看了官网，搜官网，发现还是有的。打开第一个后，里面可以用trainingparam指定各个client的训练GPU，但是好像都是在largelanguagemodel的。而在文档中搜寻到的gpu，其实是release的版本说明，里面搜来搜去，也是只有跟LLM相关的。莫非是一开始就支持GPU？我希望找到具体什么地方验证了FATE支持/不支持GPU在官方群

·2023-06-08 17:12

【FATE联邦学习】FATE 自定义Trainer

背景自己定义了模型后，需要自行定义训练方式。这里文档给了方法，但是大部分还是需要自己看源码摸索。https://fate.readthedocs.io/en/latest/tutorial/pipeline/nn_tutorial/Homo-NN-Customize-Trainer/https://fate.readthedocs.io/en/latest/tutorial/pipeline/nn

·2023-06-08 17:11

【论文】通过基准分析优化联邦人员重新识别的性能

unseven·2023-06-07 18:38

深度学习高温蒸馏：Softmax With Temperature

©作者|清川单位|上海交通大学博士生研究方向|联邦学习、端云协同推断问题来源最近读到一篇模型蒸馏的文章[1]，其中在设计软标签的损失函数时使用了一种特殊的softmax：文章中只是简单的提了一下，其中T

PaperWeekly·2023-04-20 08:43

Mysql不同服务器跨库查询解决方案

解决方案：在两台不同服务器，实现跨库查询，其实现原理类似一个虚拟映射,需要用到mysql的另一个存储引擎Federated，FEDERATED存储引擎访问在远程数据库的表中的数据，而不是本地的表。

涛哥是个大帅比·2023-04-19 20:32

联邦GNN综述与经典算法介绍

作者：京东科技李杰联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。

·2023-04-19 18:52

医疗场景下CV应用的总结与思考

目录背景项目总体思路与框架技术难题及解决思路Data模块Modeling模块Deployment模块可优化方向标注流程基于GAN的眼底图像生成模型隐私计算，联邦学习即时标注平台+自动化机器学习背景随着新生儿眼底筛查的普及

weixin_52493773·2023-04-19 10:06

联邦学习概述：（横向联邦学习）

联邦学习能做什么？用于建立移动终端与服务器之间的共享模型在大规模数据背景下有效地利用数据资源保证用户的隐私安全什么是联邦学习？

白兔1205·2023-04-18 19:32

【联邦学习】横向联邦学习（Horizontal Federated Learning，HFL）

文章目录一、横向联邦学习的定义二、横向联邦学习的安全性三、横向联邦学习架构1.客户-服务器架构2.对等网络架构四、联邦优化五、联邦平均算法参考链接一、横向联邦学习的定义横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习

想变厉害的大白菜·2023-04-18 19:32

浅谈联邦学习Federated Learning

最近人工智能、大数据领域的公众号疯狂给我推送“联邦学习”相关的文章，使得本来并不好奇的我，有了一丝丝揭开它神秘面纱的冲动。

廿半·2023-04-18 19:59

联邦学习(联合学习) Federated Learning(FL)

联邦学习，是联邦机器学习的简称,也叫联合学习，联盟学习谷歌公司和微众银行分别提出了不同的“联邦学习”(FederatedLearning)算法框架FederatedLearning:CollaborativeMachineLearningwithoutCentralizedTrainingData

hxxjxw·2023-04-18 19:28

【联邦学习（Federated Learning）】- 横向联邦学习与联邦平均FedAvg

文章目录横向联邦学习的定义横向联邦学习架构客户-服务器架构对等网络架构联邦平均算法横向联邦学习的定义横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景

1 + 1=王·2023-04-18 19:53

MySQL跨服务器数据映射

MySQL跨服务器数据映射环境准备1.首先是要查看数据库的federated引擎开启/关闭状态2.打开任务管理器，并重启mysql服务3.再次查看FEDERATED引擎状态，引擎已启动映射实现问题总结在日常的开发中经常进行跨数据库进行查询数据

只因妮泰妹·2023-04-18 14:38

存储过程：字符串拼接数字循环插入表

CREATEorreplacePROCEDUREXXXASinumber;BEGINforiin0..10loopINSERTINTOXXX(id,name,client_id,client_secret,federated_protocol

捉虫__羊羊·2023-04-16 17:51

教授专栏51 | 杨强: 联邦学习的隐私保护与模型的知识产权保护 (机器智能研究MIR)...

杨强教授简介杨强教授，加拿大皇家科学院及加拿大工程院两院院士，微众银行首席人工智能官，香港科技大学计算机与工程系讲座教授和前系主任，AAAI-2021大会主席，国际人工智能联合会（IJCAI）理事会前主席，香港人工智能与机器人学会（HKSAIR）理事长，智能投研技术联盟（ITL）主席，ACMTIST和IEEETRANSonBIGDATA创始主编，CAAI，AAAI，ACM，IEEE，AAAS等多个

香港科大商学院内地办事处·2023-04-16 12:32

《CRFL:Certifiably Robust Federated Learning against Backdoor Attacks》

CRFL:CertifiablyRobustFederatedLearningagainstBackdoorAttacksCRFL：针对后门攻击的可验证的鲁棒性联邦学习后门攻击：后门攻击是深度学习中的一种新兴安全威胁

梦码城·2023-04-15 16:52

【k8s完整实战教程6】完整实践-部署一个federated_download项目

系列文章：这个系列已完结，如对您有帮助，求点赞收藏评论。读者寄语：再小的帆，也能远航！【k8s完整实战教程0】前言【k8s完整实战教程1】源码管理-Coding【k8s完整实战教程2】腾讯云搭建k8s托管集群【k8s完整实战教程3】k8s集群部署kubesphere【k8s完整实战教程4】使用kubesphere部署项目到k8s【k8s完整实战教程5】网络服务配置（nodeport/loadbal

ERROR_LESS·2023-04-14 21:52

python项目微服务化并部署在k8s上

demo#进入之前创建好的tf虚拟环境root@master:/home/hqc#sourceactivatetf#进入含源码所在地址(tf)root@master:/home/hqc#cd自然基金项目/Federated

ERROR_LESS·2023-04-14 21:50

# 联邦学习-安全树模型 SecureBoost之集成学习

文章目录1联邦学习背景2联邦学习树模型方案3EnsembleLearning3.1集成学习3.2Bagging&Boosting3.2.1Bagging(bootstrapaggregating)3.2.2Boosting3.2.3Bagging

秃顶的码农·2023-04-12 09:28

[TAI 2023] 推荐系统的隐私保护多视图矩阵分解

Privacy-PreservingMulti-ViewMatrixFactorizationforRecommenderSystems|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要随着对数据隐私的日益关注，在联邦学习

sinat_38007523·2023-04-11 21:09

[TIFS 2022] FLCert：可证明安全的联邦学习免受中毒攻击

FLCert:ProvablySecureFederatedLearningAgainstPoisoningAttacks|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要由于其分布式性质，联邦学习容易受到中毒攻击

sinat_38007523·2023-04-11 21:33

Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes论文阅读+代码解析

因此，个性化联邦学习在改变传统追求全局一个较好模型做到了平衡——全局与局部的调整，以适应本地数据集。二.相关工

编程龙·2023-04-09 22:01

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