联邦迁移学习

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联邦迁移学习

: 联邦学习研究相关综述文章横向联邦学习适用于拥有相同特征空间但样本不重合的数据集，纵向联邦学习适用于特征空间交集少但样本有交集的数据集，联邦迁移学习则侧重于解决特征和样本都有差异的情况。不同的联邦学习类型有其特有的应用场景和...
评级：0 浏览量：5624 收藏量：2 资源大小：865KB 上传时间：2021-04-28

: 迁移学习简明手册 迁移学习与其他概念如多任务学习、领域适应和联邦学习等有所区别和联系。同时，负迁移也作为迁移学习中的一个问题被提及，指的是源领域知识对目标任务产生的不利影响。 迁移学习的研究领域可以根据目标域标签、学习...
评级：5 浏览量：296 收藏量：3 资源大小：3.29MB 上传时间：2018-04-10

: 联邦学习白皮书V1.0.pdf 联邦迁移学习适用于从一个领域学到的知识迁移到另一个领域，解决数据分布不同但存在某种相关性的问题。联邦学习的应用实例：联邦学习已经应用于多个领域，例如智慧金融和智慧医疗。在智慧金融中，联邦学习可以...
评级：0 浏览量：1120 收藏量：2 资源大小：1021KB 上传时间：2020-03-25

: 个性化联邦学习的总结.pdf 联邦迁移学习关注的是在节点间进行有效的知识转移，以便在本地数据集上对模型进行微调。 MOCHA（Model-Agnostic Cross-Task Harmony）是一种联邦多任务学习框架，它利用惩罚项来协调全局模型和局部模型之间的关系，...
评级：5 浏览量：1653 收藏量：5 资源大小：603KB 上传时间：2021-07-20

: 大数据时代下的迁移学习 迁移学习作为一种在不同但相关领域之间迁移知识的技术，在大数据环境下得到了广泛应用。它允许我们将在一个领域学到的知识应用到另一个领域，从而减少在目标任务上的学习成本和时间。本篇将探讨迁移学习的工作原理，...
评级：0 浏览量：206 收藏量：0 资源大小：1.27MB 上传时间：2018-06-14

: 联邦学习-杨强1 联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习方法，由谷歌在2016年首次提出，主要为了解决数据孤岛问题和保护用户隐私。在传统的机器学习中，大量的数据需要集中在一个中心节点进行处理和建模，这在许多领域...
评级：4 浏览量：1083 收藏量：3 资源大小：10.31MB 上传时间：2022-08-04

: FedSteg：联合迁移学习框架用于安全图像隐写分析 FedSteg_A_Federated_Transfer_Learning_Framework_for_Secure_Image_Steganalysis_【FedSteg：联合迁移学习框架用于安全图像隐写分析】.pdf
评级：0 浏览量：14 收藏量：0 资源大小：7.64MB 上传时间：2024-07-23

: 联邦学习教程，里面包含FATE的部署指南文件 ATE目前支持三种类型联邦学习算法：横向联邦学习、纵向联邦学习以及迁移学习。安装：Native部署: 单机部署和集群部署;KubeFATE部署运行：./federatedml/test 文件夹中提供了所有单元测试的脚本。安装FATE后，可以...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-11-22

: (二)联邦学习-Fate单机部署 FATE利用多方安全计算（MPC）和同态加密（HE）技术来实现不同类型的机器学习任务，如逻辑回归、树模型、深度学习和迁移学习。 FATE主要包括以下几个组件： 1. FederatedML：这是一个实用且可扩展的联邦机器学习库...
评级：0 浏览量：2044 收藏量：0 资源大小：1.02MB 上传时间：2021-01-20

: (2021PIEEE) TransferLearning_关于迁移学习的最新和最权威综述_ 最后，论文会总结迁移学习的未来研究方向，如深度迁移学习、跨模态迁移学习、联邦迁移学习等新兴趋势。深度迁移学习利用深度神经网络提取高层特征，增强迁移效果；跨模态迁移学习则涉及不同数据类型间的知识迁移；...
评级：0 浏览量：383 收藏量：1 资源大小：1.81MB 上传时间：2021-10-03

: (一)联邦学习-入门初识定义2.1概述2.2 定义2.3 分类2.3.1 横向联邦学习2.3.2 纵向联邦学习2.3.3 迁移联邦学习3.应用场景3.1智慧金融3.2智慧医疗4.目前进展4.1 TEE4.1.1 SGX4.2 MPC4.2.1混淆电路4.2.2 秘密分享4.2.3同态加密4.3 案例4.3.1...
评级：0 浏览量：2847 收藏量：2 资源大小：700KB 上传时间：2021-01-07

: 联邦学习数据完整性跨平台迁移.pptx ### 联邦学习数据完整性跨平台迁移 #### 联邦学习数据完整性挑战 - **数据孤岛与异构性**： - 在联邦学习中，数据分散在不同的机构或组织之间，形成了数据孤岛。 - 这些数据在格式、类型、规模等方面存在异构性...
评级：0 浏览量：12 收藏量：0 资源大小：131KB 上传时间：2024-05-28

: 电信领域联邦学习 技术应用白皮书.pdf * 联邦迁移学习：联邦迁移学习是一种联邦学习技术，能够将模型从一个域转移到另一个域。 * 联邦学习优化技术：联邦学习优化技术是指通过优化算法和模型来提高联邦学习的效率和准确性。电信领域联邦学习技术应用...
评级：5 浏览量：366 收藏量：0 资源大小：1.36MB 上传时间：2021-10-15

: 联邦学习（Federated Learning）分类及架构设计联邦学习（Federated Learning）分类及架构设计1、联邦学习起源2、联邦学习定义3、联邦学习的隐私保护机制4、联邦学习分类4.1 水平/横向联邦...垂直/纵向联邦学习（Vertical Federated Learning）4.3 联邦迁移学习...
评级：0 浏览量：4342 收藏量：2 资源大小：240KB 上传时间：2021-01-07

: Survey of federated learning research.pdf 联邦学习通常分为三类：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。横向联邦学习适用于具有相同特征但不同样本的环境，如多个用户的智能手机数据。纵向联邦学习处理的是具有不同特征但相同样本的情况，例如不同医院...
评级：0 浏览量：129 收藏量：0 资源大小：786KB 上传时间：2021-12-27

: PaddleFL是一个基于PaddlePaddle的开源联邦学习框架此外，PaddleFL还将提供传统机器学习训练策略的应用，例如多任务学习、联邦学习环境下的迁移学习。依靠着PaddlePaddle的大规模分布式训练和Kubernetes对训练任务的弹性调度能力，PaddleFL可以基于全栈开源软件轻松地...
评级：0 浏览量：179 收藏量：0 资源大小：3.84MB 上传时间：2023-02-11

: secure federated transfer learning.pdf 联邦迁移学习是一种新兴的技术框架，旨在解决当前机器学习领域的一个重要挑战：由于法律和实际的限制，现实中的数据大多分散在不同的组织中，难以整合。为了解决这个问题，研究者们提出了联邦迁移学习（FTL）这一...
评级：0 浏览量：205 收藏量：1 资源大小：756KB 上传时间：2020-07-22

: 基于PaddlePaddle的开源联邦学习框架此外，PaddleFL还将提供传统机器学习训练策略的应用，例如多任务学习、联邦学习环境下的迁移学习。依靠着PaddlePaddle的大规模分布式训练和Kubernetes对训练任务的弹性调度能力，PaddleFL可以基于全栈开源软件轻松地...
评级：0 浏览量：98 收藏量：1 资源大小：4.31MB 上传时间：2023-11-10

: 联邦学习攻击与防御综述.docx 然后，作者对联邦学习的类型进行了分类，包括横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习，每种类型的特点和应用场景都进行了详细的介绍。在介绍了联邦学习的基础知识后，作者对联邦学习可能受到的攻击类型进行了...
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：137KB 上传时间：2023-02-23

: 2018-杨强安全迁移学习-Secure Federated Transfer Learning1 Secure Federated Transfer Learning（安全联邦迁移学习）是 Yang Liu、Tianjian Chen 和 Qiang Yang 等人在 2018 年提出的一个新的技术和框架。该框架旨在解决当前机器学习面临的一个主要挑战，即数据孤岛化问题。...
评级：0 浏览量：243 收藏量：0 资源大小：231KB 上传时间：2022-08-03

: 联邦学习中的分布式数据表示.pptx 为了解决这一问题，可以利用联邦模型平均、联邦蒸馏以及联邦迁移学习等方法实现模型的一致性。 - **系统可扩展性**：联邦学习系统必须能够应对大规模数据集和大量参与设备的需求。这要求系统具备良好的可扩展性，...
评级：0 浏览量：13 收藏量：0 资源大小：132KB 上传时间：2024-05-28

: Federated Machine Learning: Concept and Applications 在描述中提到的联邦学习框架是谷歌在2016年首先提出的，该框架包括水平联邦学习、垂直联邦学习和联邦迁移学习。水平联邦学习是指具有相同数据特征但数据分散在不同设备或机构中的学习方式；垂直联邦学习则是指不同...
评级：0 浏览量：184 收藏量：0 资源大小：1.95MB 上传时间：2021-07-24

: 联邦学习：概念与应用论文导图 联邦迁移学习，数据集的样本和特征空间都不同。每种类型都有特定的架构和安全策略，比如使用加密技术、差分隐私和同态加密来保护数据和模型。在智能零售和医疗等领域，联邦学习已经显示出巨大的应用潜力，使得不同...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：768KB 上传时间：2023-03-30

: 基于秘密共享与同态加密的纵向联邦学习方案研究.docx - **联邦迁移学习（FTL）**：适用于源域与目标域特征空间差异较大的情况，通过迁移学习的方式提高模型的泛化能力。 #### 三、纵向联邦学习详解纵向联邦学习针对的是数据样本空间有较大重叠但特征空间不同的场景。...
评级：5 浏览量：400 收藏量：5 资源大小：1.02MB 上传时间：2022-05-21

: 联邦学习的概念与应用文档联邦学习框架主要包括三种类型：水平联邦学习（Horizontal Federated Learning）、垂直联邦学习（Vertical Federated Learning）和联邦迁移学习（Federated Transfer Learning）。水平联邦学习适用于数据特征相似但...
评级：0 浏览量：649 收藏量：0 资源大小：1.86MB 上传时间：2020-05-25

: Fate部署实战——从零开始实现Fate cluster部署.pdf FATE支持多方安全计算模式下的逻辑回归、Boosting、联邦迁移学习等算法。 EggRoll是一个适用于机器学习和深度学习的大规模分布式架构，包括了计算、存储和通信等模块，为FATE框架提供底层支撑。二、组件说明 ...
评级：5 浏览量：1025 收藏量：2 资源大小：3.15MB 上传时间：2021-08-19

: 2022年联邦学习场景应用研究报告.pdf 2. 联邦学习的分类：联邦学习可分为横向联邦学习（数据特征相同，样本不同）、纵向联邦学习（数据样本相同，特征不同）和联邦迁移学习（针对不同任务的联合学习）。 3. 联邦学习模型：联邦学习可以应用于多种机器...
评级：5 浏览量：58 收藏量：0 资源大小：2.07MB 上传时间：2022-02-22

: 联邦学习与人工智能.pdf 联邦学习的另一个应用是迁移学习。迁移学习是一种机器学习方法，可以将从一个领域学到的知识迁移到另一个领域。当一个领域拥有大量数据，而另一个领域只有少量数据时，可以使用迁移学习来解决数据不足的问题。在...
评级：5 浏览量：365 收藏量：0 资源大小：2.27MB 上传时间：2021-07-11

: 联邦学习模型在涉密数据处理中的应用.pdf 横向联邦学习适用于具有不同数据样本但相同特征的数据集，纵向联邦学习适用于具有相同样本但不同特征的数据集，而联邦迁移学习则是在不同数据分布情况下的一种解决方法。每种模型都有其特定的建模方法和适用场景，...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：5.36MB 上传时间：2021-08-15

: 联邦学习助力异构数据联合解密.pptx - 结合迁移学习或多任务学习提高模型泛化性能。 **数据增强技术：** - 对现有数据进行旋转、裁剪等操作，增加数据多样性。 - 利用对抗训练技术提高模型鲁棒性。 #### 联邦学习模型异构性协调为了解决联邦学习中...
评级：0 浏览量：13 收藏量：0 资源大小：151KB 上传时间：2024-05-28

: FATE是基于联邦机器学习技术的一个框架，其旨在提供安全的计算框架来支持联邦 AI 生态 FATE (Federated AI Technology ... FATE项目使用多方安全计算 (MPC) 以及同态加密 (HE) 技术构建底层安全计算协议，以此支持不同种类的机器学习的安全计算，包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习等。
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：78.6MB 上传时间：2023-08-07

: 垃圾分类基于深度学习 迁移学习 智能垃圾桶树莓派4B.zip 垃圾分类基于深度学习 迁移学习 智能垃圾桶树莓派4B 深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习（Machine Learning，简称ML）领域中一个新的研究方向，其目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，识别文字、...
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：79.9MB 上传时间：2024-05-09

: 人工智能第8期-(1).pdf 其中，对GDPR（通用数据保护条例）对AI的影响以及基于联邦迁移学习的对策的讨论，强调了在隐私保护和数据使用方面人工智能面临的法律和伦理挑战。GDPR对AI的挑战在于如何在保证个人数据安全和隐私的前提下，合理地...
评级：0 浏览量：169 收藏量：0 资源大小：5.04MB 上传时间：2019-06-15

: ChatGPT技术的迁移学习和共享知识方法探讨.docx ### ChatGPT技术的迁移学习和共享知识方法探讨 #### 一、ChatGPT技术概述 ChatGPT技术是自然语言处理（NLP）领域的一项重要突破，它基于深度学习模型，尤其是Transformer架构，能够实现高质量的文本生成与理解功能...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：37KB 上传时间：2023-07-23

: 具有非独立同分布和不平衡数据集的个性化联邦学习仿真平台___下载.zip 为解决这个问题，联邦学习采用策略如局部自适应、全局模型调整和数据迁移学习等。 2. 数据不平衡：在很多实际应用中，不同类别的数据样本数量可能相差悬殊，比如在医疗诊断中，正常病例可能远多于异常病例。这导致...
评级：0 浏览量：110 收藏量：3 资源大小：39.88MB 上传时间：2023-04-16

: 基于深度迁移学习对被动式冲击识别问题进行研究.zip 深度迁移学习在各行业别广泛应用，该package将基于深度迁移学习对被动式冲击识别问题进行研究深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习（Machine Learning，简称ML）领域中一个新的研究方向，其目标是让机器...
评级：0 浏览量：8 收藏量：0 资源大小：36.64MB 上传时间：2024-05-09

: 基于联邦学习的分布式数据安全融合方法研究.pdf 联邦学习的优势在于它能够保证参与方的数据隐私，因为数据不需要从一个客户端迁移到另一个客户端，也不需要一个中心化的数据库来存储数据。这避免了数据在传输过程中被截获的风险，同时也规避了中心化数据库可能存在...
评级：0 浏览量：158 收藏量：0 资源大小：2.02MB 上传时间：2021-08-08

: 迁移学习技术及其在医疗领域中的应用.pdf 同时，跨模态迁移学习（如同时利用文本、图像和声音信息）和联邦学习（保护患者隐私的同时进行协作学习）也将成为研究热点。总结来说，迁移学习技术为医疗领域提供了强大的工具，克服了数据稀缺的挑战，提高了医疗...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：718KB 上传时间：2021-09-12

: C:\Users\LJY\Desktop\联邦学习白皮书.pdf 联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习等多种类型。它们根据数据的分布和学习任务的不同而有所不同。例如，横向联邦学习通常适用于拥有相同特征但不同样本数据的场景，而纵向联邦学习则适用于...
评级：0 浏览量：232 收藏量：0 资源大小：1009KB 上传时间：2019-11-14

: 联合学习项目 10. **最新研究进展**：跟踪最新的联合学习研究，例如跨域联合学习、联邦迁移学习等前沿技术。通过这个项目，你将能够掌握联合学习的基本概念，理解其实现机制，并具备实施和优化联合学习项目的能力。同时，你还将...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-02-17

: 71094322_机器学习_教学大纲1 介绍当前热门的机器学习领域，如迁移学习、元学习、联邦学习、半监督学习等，并讨论未来趋势。九、伦理与隐私讨论机器学习在数据隐私、公平性和透明性等方面面临的挑战，培养学生的伦理意识和社会责任感。这门...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：23KB 上传时间：2022-08-08

: CCF-微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用.pptx 而在联邦学习的基础上，迁移学习的能力也可以被搭建出来，做到举一反三的效果。而根据孤岛数据具有不同分布的特点，我们提出了不同的联邦学习方案。在本次报告中，我们将全面介绍联邦学习的概念与应用，并将提供联邦...
评级：1 浏览量：1339 收藏量：3 资源大小：20.58MB 上传时间：2019-11-03

: 深度学习在脑卒中诊疗中的应用 迁移学习是另一个关键工具，它允许模型利用已有的大规模数据集（如ImageNet）进行预训练，然后在较小的医疗数据集上进行微调，有效解决医疗数据稀缺的问题。然而，深度学习在脑卒中诊疗中的应用也面临挑战，如数据...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：2.26MB 上传时间：2022-05-19

: 基于数据属性修改的联邦学习隐私保护策略.docx 这个算法采用了迁移学习，先在服务器端预训练VAE模型，然后在客户端进行少量的适应性调整，降低了客户端的计算负担。同时，它还提出了一种非主任务属性修改机制，用VAE去除图像中的无关属性，而不是添加噪声，这样既...
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：1.38MB 上传时间：2022-06-17

: 数据驱动故障诊断 with performance degradation.pdf 本文讨论了一种针对动态系统进行数据驱动故障检测的迁移学习方法，特别考虑了执行器性能退化的情况。文章提出了一种联邦神经网络结构，该结构能够保留和重用神经网络中存储的先前知识，进而基于这些知识适应性地调整...
评级：0 浏览量：276 收藏量：1 资源大小：3.51MB 上传时间：2021-06-13

: 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究为解决这个问题，文章引入了联邦学习的概念，构建了建筑迁移网络。这个网络允许相似建筑之间共享数据而不泄露隐私，通过联合训练形成一个全局联邦模型，该模型既反映了多建筑的共性用能规律，又保留了单个建筑的独特...
评级：5 浏览量：715 收藏量：7 资源大小：20.97MB 上传时间：2022-05-01

: 纵向联邦线性模型在线推理过程中成员推断攻击的隐私保护研究.docx 联邦学习按照数据分布特点可分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。纵向联邦学习尤其适用于用户重叠但特征差异大的场景，如银行与电商的合作建模，以提高信贷风险评估的准确性。在线推理阶段，参与方通过...
评级：0 浏览量：36 收藏量：0 资源大小：139KB 上传时间：2023-02-23

: SybaseTransfer:Sybase数据库迁移 Sybase 数据库迁移本项目基于Java语言实现了一个Sybase数据库迁移解决方案，并提供了跨版本迁移特性（已验证的版本是Sybase IQ 12.5 -> Sybase IQ 15.4）。完整的数据库迁移步骤如下图：上面4个步骤之间是顺序...
评级：0 浏览量：215 收藏量：1 资源大小：22.94MB 上传时间：2021-05-10

: 机器学习研究及最新进展机器学习的最新发展方向主要体现在深度学习、迁移学习、强化学习以及联邦学习等领域。深度学习通过构建深层的神经网络结构，能够捕捉数据的深层次特征，并在图像识别、语音处理等任务上取得了显著成效。迁移学习则...
评级：0 浏览量：471 收藏量：0 资源大小：828KB 上传时间：2015-05-16

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