联邦学习

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联邦学习

: 联邦学习介绍（ppt） 联邦学习介绍（ppt）
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: MNIST-联邦学习代码-FedAvg-master.rar 联邦学习代码，可运行
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: 联邦学习白皮书 v2.0.pdf 联邦学习白皮书 v2.0.pdf
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: 联邦学习-杨强1 背景回顾2016 年是人工智能在世界范围内真正星光闪耀的一年。伴随着 AlphaGo 接连战胜两位人类顶尖围棋职业选手，我们看到了人工智能迸发出的真正的巨大潜力
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: 联邦学习+IEEE指导的联邦学习架构本文是IEEE官方指导的联邦机器学习架构与应用，配套论文翻译详见博客
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: 个性化联邦学习的总结.pdf 包含联邦多任务学习，FedProx，FedMD，具有个性化层的联邦学习，联邦迁移学习。
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: 联邦学习白皮书（自己总结的学习联邦学习比较好的资源） 联邦学习白皮书（自己总结的学习联邦学习比较好的资源）
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: 联邦学习白皮书V1.0.pdf 大数据驱动的人工智能对人类的生活有很大的帮助，但是存在着很多问题和难点。本书主要讲解了联邦学习的一些基础的东西，包括他的背景，概念，定义，分类，还有一些实例。
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: 联邦学习白皮书_v1.0.pdf 如何在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下，设计一个机器学习框架，让人工智能系统能够更加高效、准确的共同使用各自的数据，是当前...我们提出一个满足隐私保护和数据安全的一个可行的解决方案，叫做联邦学习。
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: PyTorch 实现联邦学习FedAvg （详解） FedAvg是一种分布式框架，允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。本地用户负责训练本地数据得到本地模型，中心服务器负责加权聚合本地模型，得到全局模型，经过多...
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: 去中心化联邦学习平台的示例python源码+项目说明.zip 在联邦学习的过程中，各个参与方都受到智能合约的约束，并且所有的事件、操作都将被记录在区块链的分布式账本上，可追溯、可审计，使得联合机器学习的安全性和隐私保护能力极大的提升。本项目用与编辑和管理 ...
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: Deakin最新《联邦学习智慧医疗》综述通信技术和医疗物联网的最新进展改变了由人工智能(AI)实现的...联邦学习(FL)是一种新兴的分布式协同人工智能范式，通过协调多个客户(如医院)在不共享原始数据的情况下进行人工智能训练，对智能医疗保健特别有吸引力。
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: FedAvg-master联邦学习MINST分类，包含独立同分布非独立同分布，以及多种聚合策略。（有创新！） 联邦学习MNIST数据集的分类，包含独立同分布，非独立同分布，以及多种聚合策略（起码3种），分析不同情况下的收敛速度以及分类的准确率！全新资源，与现有网上的资源均不同，核心方法都是自己写的！
评级：5 浏览量：1011 收藏量：14 资源大小：687.32MB 上传时间：2022-05-19

: 联邦学习系统介绍、业界发展及分布式训练初步实现内容来自互联网，或侵权，请联系删除
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: 联邦学习白皮书V2.0.7z 详细介绍联邦学习内容以及案例
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: 区块链 + 联邦学习 + 激励机制 DeepChain：一个基于区块链激励的可审计、可隐私保护的联邦学习框架 DeepChain的主要功能 ● 价值驱动的激励机制，促使参与方诚实表现 ● 保护参与方的数据隐私 ● 保证训练全过程的可审计性（xxx证明）
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: 基于无线网络的联邦学习 优化模型设计与分析_无线网络联邦学习_ 这是基于分布式加密机器学习——联邦学习关于模型优化的仿真代码，附带论文。
评级：5 浏览量：276 收藏量：1 资源大小：36.16MB 上传时间：2021-09-29

: 联邦学习 .pptx 人工智能进入新时代，数据孤岛与隐私保护成为阻碍人工智能发展的两大障碍，联邦学习的提出正好可以解决这两个问题。
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: 联邦学习安全与隐私保护综述 联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。
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: 2019-CCF-翁翕-联邦学习之奖励机制设计.pdf 摘要：联邦学习通过将机器学习的计算分散到参与各方的数据库上进行加密的分布式计算，从而可以在不影响数据安全或用户隐私的情形下破解数据孤岛壁垒、实现数据共享。在现实的设计中，数据联邦需要提供足够的经济激励...
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: 联邦学习的模型压缩案例 联邦学习在训练的过程中，影响其训练效率的一大因素就是服务端与客户端之间的模型参数交换。因此，我们可以利用模型压缩的思想，在传输的过程中，只传输部分的参数数据，一方面随着传输数据量的减少，能够有效降低...
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: 联邦学习中的隐私和鲁棒性：攻击和防御随着数据越来越多地存储在不同的筒仓中，社会...最近，联邦学习(FL)作为一种替代解决方案出现，并在这种新的现实中继续蓬勃发展。现有的FL协议设计已经被证明对系统内外的对抗是脆弱的，危及数据隐私和系统的鲁棒性。
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: 联邦学习的同态加密案例此处讨论在联邦学习下，以半同态加密作为安全机制，实现在加密状态下的Logistic Regression训练，[Paillier半同态加密算法](paillier.py)是由Pascal Paillier在1999 年提出，是一种加法半同态加密。
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: 基于社区检测的多任务聚类联邦学习.zip 本项目作为领域的入门门槛，内含数据集和教程
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: 联邦学习之安全聚合SMPC.pptx 讲述联邦学习安全聚合的PPT完整版，主要讲述了谷歌《Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning》一文中基于安全多方计算的安全聚合方案。
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