Steps involved in the Federated Learning Approach The mobile devices download the global ML model Data is being generated while the user is using application linked with the ML model As the user starts to interact with the application more, the user

B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, "Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data," in Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Apr. 2017

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.这篇作为栏目首发,可能不止本周内容(毕竟欠账太多了). 量化 A. T. Suresh, Z. Sun, J. H. Ro, and F. Yu, "Correlated quantization for distributed mean estimation and optimization," arXiv:2203.0492

近日,微众银行联邦学习FATE开源社区迎来了两位新贡献者——来自腾讯的刘洋及秦姝琦,作为云计算安全领域的专家,两位为FATE构造了新的功能点,并在Github上提交修复了相关漏洞.(Github项目地址:https://github.com/FederatedAI/FATE )从FATE的面世,到贡献者激励制度的推出,参与开源社区建设的数据安全行业从业者不断踊现,FATE在业内的关注度.价值认可度逐步提升,联邦学习生态正进一步深化及拓展. AI时代数据安全问题严峻,联邦学习是必经解决路径 人工智

联邦学习简介        联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法.联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础. 联邦学习的系统构架       以包

本文链接: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/WeBankFinTech/FATE谷歌联邦迁移学习TensorFlow Federated (TFF)框架代码:https://www.tensorflow.org/federated/论文Towards Federated Learning at Scale: System Desi

数据孤岛.数据隐私以及数据安全,是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”. “联邦学习”作为新一代的人工智能算法,能在数据不出本地的情况下,实现共同建模,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,突破数据孤岛和小数据的限制,这无疑成为了跨越“三座大山”的途径之一.因此,作为联邦学习全球首个工业级开源项目,FATE也受到了各方关注,开发者们对加入社区建设纷纷表示期待.(FATE开源社区地址:https://github.com/FederatedAI/FATE) 而在贡献

本人是学生党,同时也是小菜鸡一枚,撞运气有机会能够给老师当项目助理,在这个过程中肯定会学到一些有趣的知识,就在此平台上记录一下,在知识点方面有不对的还请各位指正. What(什么是联邦学习?) 联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全.保护终端数据和个人数据隐私.保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习.其中,

腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台 联邦学习作为新一代人工智能基础技术,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融.医疗.城市安防等领域. 腾讯 Angel PowerFL 联邦学习平台构建在 Angel 机器学习平台上,利用 Angel-­PS 支持万亿级模型训练的能力,将很多在 Worker 上的计算提升到 PS(参数服务器) 端:Angel PowerFL 为联邦学习算法提供了计算.加密.存储.状态同步等基本操作接口,通过流程调度模块协调参与方任务执行状态,而通信模块完成了任务训

内容来源:华为开发者大会2021 HMS Core 6 AI技术论坛,主题演讲<MindSpore联邦学习框架解决隐私合规下的数据孤岛问题>. 演讲嘉宾:华为MindSpore联邦学习工程师 大家都知道,人工智能的发展离不开广泛的数据支撑.数据是基础,也是关键.但行业中小规模.碎片化,亦是大规模.高质量的数据都很难获取,涉及到工程.监管和隐私合规多方面的问题.这也就导致人工智能产业面临数据孤岛挑战,比如企业获得用户数据越来越难.企业内不同部门数据难合作.同行业企业数据难以共享.跨行业数据难以发

我们在<Python中的随机采样和概率分布(二)>介绍了如何用Python现有的库对一个概率分布进行采样,其中的dirichlet分布大家一定不会感到陌生.该分布的概率密度函数为 \[P(\bm{x}; \bm{\alpha}) \propto \prod_{i=1}^{k} x_{i}^{\alpha_{i}-1} \\ \bm{x}=(x_1,x_2,...,x_k),\quad x_i > 0 , \quad \sum_{i=1}^k x_i = 1\\ \bm{\alpha} =

核心问题:如果每个用户只有一类数据,如何进行联邦学习? Felix X. Yu, , Ankit Singh Rawat, Aditya Krishna Menon, and Sanjiv Kumar. "Federated Learning with Only Positive Labels." (2020). 简述 在联邦学习中,如果每个用户节点上只有一类数据,那么在本地训练时会将任何数据映射到对应标签,此时使用分布式SGD或FedAvg算法学习分类器会导致整体学习失效.为了安全性

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(Pathological Non-IID)划分样本. 在上一篇博文<联邦学习:按Dirichlet分布划分Non-IID样本>中我们也已经提到了按照Dirichlet分布划分联邦学习Non-IID数据集的一种算法.下面让我们来看按Dirichlet分布划分数据集的另外一种变种,即按混合分布划分Non-IID样本,该方法为论文[2]中首次提出. 该论文提出了一个重要的假设

Sunwoo Lee, , Anit Kumar Sahu, Chaoyang He, and Salman Avestimehr. "Partial Model Averaging in Federated Learning: Performance Guarantees and Benefits." (2022). 简介 传统FedAvg算法下,SGD的多轮本地训练会导致模型差异增大,从而使全局loss收敛缓慢.本文作者提出每次本地用户更新后,仅对部分网络参数进行聚合,从而降低模型

backbone库的结构: http://www.cnblogs.com/nuysoft/archive/2012/03/19/2404274.html 本文所有例子来自于http://blog.csdn.net/eagle_110119/article/details/8842007 1.1  先看model块的结构 var Model = Backbone.Model = function(attributes, options){} _.extend(Model.prototype, Ev

Model进阶用法 回顾 访问外键 访问多对多关系 更改数据库结构 当处理数据库结构改变时,需要注意到几点: 增加字段 首先在开发环境中: 再到产品环境中: 删除字段 删除多对多字段 删除model Manager管理器 给管理器添加新的方法 修改返回的QuerySet Model的方法 执行自定义SQL语句 Model进阶用法 回顾 Django中的model层主要和数据库进行交互,使用数据库API对数据库进行增删改查的操作. 下面将介绍关于model层更深入的用法.   下面是之前创建mod

Model:表与表之间的关系:hasOne 一对一( $fields, $referenceModel, $referencedFields : 当前表中的字段, 对应关系模型, 对应关系模型中表的字字段 )hasMany 一对多 ( $fields, $referenceModel, $referencedFields : 当前表中的字段, 对应关系模型, 对应关系模型中表的字字段 )hasManyToMany 多对多belongsTo 多对一( 属于 ) ( $fields, $refere

Model的字段及字段参数: Model字段: 数字        字符串(带正则的字段)        时间        文件       特殊字段:(一对一,一对多,多对多) Models.py class UserProfile(models.Model): pwd = models.CharField(max_length=32) email = models.EmailField() # 有Email验证功能,但是在model里未使用[ModelForm有用到] timeStack

Model: 强大的数据库操作,弱小的数据验证 Form:  强大的数据验证 ModelForm: 强大的数据验证 + 弱小的数据库操作 Model拾遗 Model基本操作 1. 创建数据库表2. 修改表级别和行级别的数据    2.1 数据表操作        1.代码优先[Code First]:       创建类 --> 自动生成表 [Django]        2.数据库优先[DataBase First]: 创建表 --> 自动生成类 [Hibernate&Mybatit

参考:https://github.com/webankfintech/fate https://www.fedai.org/#/ 一.Docker Standalone 安装 FATE $ sh build_standalone_docker.sh FATE $ CONTAINER_ID=`docker run -t -d fate/standalone` FATE $ docker exec -t -i ${CONTAINER_ID} bash There are a few algorit