• 2024-11-09基于联邦学习和同态加密的医疗安全系统研究设计
    背景及意义基于联邦学习和同态加密的医疗应用系统的研究设计具有重要的意义。首先,医疗领域的数据是极其敏感和隐私的,包含了大量的个人健康信息。因此,如何在保护数据隐私的同时实现数据共享和分析成为了医疗数据处理的关键问题。联邦学习结合同态加密技术的应用,为医疗数据
  • 2024-10-31轨迹数据
    AGraph-basedRepresentationFrameworkforTrajectoryRecoveryviaSpatiotemporalInterval-InformedSeq2Seq数据格式一条轨迹数据通常来源于车辆的行驶记录。此类轨迹数据通常通过GPS设备实时采集,记录了车辆的位置信息、时间戳和行驶路径。在本研究中,所用的数据集(如Porto
  • 2024-10-16在K8S中,集群联邦机制有何作用?
    1.集群联邦的作用集群联邦的主要目的是为了实现跨地域的集群管理和应用部署,它可以带来以下几个方面的好处:地理分布的高可用性:通过在不同的地理位置部署多个集群,可以在某个集群发生故障时,将流量切换到另一个健康的集群上,从而提高系统的整体可用性。容灾能力增强:跨地域
  • 2024-10-15微前端之模块联邦架构
    在项目中实施模块联邦架构(ModuleFederation)主要涉及以下步骤:了解需求和规划架构:确定哪些部分的应用程序可以被分割成独立的模块。规划模块之间的通信和数据共享机制。设置构建工具:确保你使用的是支持模块联邦的构建工具,如Webpack5+。配置Webpack以支持模块联邦。这
  • 2024-10-14知识迁移和联邦学习区别
    目录知识迁移和联邦学习区别一、定义二、应用场景三、运作机制四、总结知识迁移和联邦学习区别知识迁移和联邦学习是两个不同领域的概念,它们在定义、应用场景和运作机制上都存在显著的差异。以下是对这两个概念的详细比较:一、定义知识迁移:定义:知识迁移是一种
  • 2024-09-30联邦学习中的模型异构 :知识蒸馏
    目录 联邦学习中的模型异构 一、定义与背景:揭开模型异构的神秘面纱二、模型异构的挑战:智慧与技术的双重考验三、解决策略与方法:智慧与技术的巧妙融合四、实际应用与前景:智慧与技术的无限可能举例说明异构模型的具体表现模型异构的挑战与解决方案实际应用案例 联
  • 2024-09-29基于正则化的多任务联邦
    1.导言现在多任务学习根据实现方法可以粗略地被分为两种,一个是基于神经网络的多任务学习[1][2][3][4],这种多任务学习在CV和NLP取得了大量的应用。 基于神经网络的多任务学习然而我们最根溯源,其实多任务学习最开始并不是基于神经网络的,而是另一种经典的方法——基于正则表示
  • 2024-09-24prometheus联邦集群
    一、简介对于大部分监控规模而言,我们只需要在每一个数据中心安装一个PrometheusServer实例,就可以在各个数据中心处理上千规模的集群。同时将PrometheusServer部署到不同的数据中心可以避免网络配置的复杂性。在每个数据中心部署单独的PrometheusServer,用于采集当前数据中心
  • 2024-09-23联邦学习(Federated Learning)原理与代码实战案例讲解
    联邦学习(FederatedLearning)原理与代码实战案例讲解关键词:联邦学习集中式学习数据隐私保护分布式机器学习同态加密安全多方计算1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,数据孤岛现象日益严重。许多组织拥有大量的本地数据,但由于法律、安全或商业原因,这些数据
  • 2024-09-21Federated Learning Challenges, Methods, and Future Directions
    本文讨论了联邦学习的独特特征和挑战,提供了当前方法的广泛概述,并概述了与广泛的研究社区相关的未来工作的几个方向。背景:现代分布式网络中的设备(如移动电话、可穿戴设备和自动驾驶汽车等)每天会产生大量数据,由于这些设备的计算能力不断增强,以及对传输私人信息的担忧,在本地
  • 2024-09-10联邦迁移学习
    Finetune(微调)和FixedFeatureExtractor(固定特征提取器)确实有相似之处,但它们的关键区别在于模型参数的调整范围和任务的相似性。区别:Finetune(微调):所有层都参与训练:在Finetune中,预训练模型的所有层都会参与训练。虽然我们使用预训练权重进行初始化,但训练过程中会根据新
  • 2024-08-28联邦学习学习(模型理解)
    联邦学习模型学习/持续更新FedDF(24/8/27)持续更新持续更新持续更新持续更新持续更新持续更新记录看完论文后对联邦学习方法的理解和总结,有理解不对的欢迎大家交流和指正FedDF(24/8/27)论文:EnsembleDistillationforRobustModelFusioninFederatedLearning主要
  • 2024-08-14BGP 反射器联邦实验
    要求:1.如图连接网络,合理规划IP地址,AS200内IGP协议为OSPF2.R1属于AS100;R2-R3-R4小AS234  R5-R6-R7小AS567,同时声明大AS200,R8属于AS3003.R2-R5 R4-R7之间为联邦EBGP邻居关系4.R1-R8之间通信 1.如图连接网络,合理规划IP地址,A200内IGP协议为OSPF[r1]interface
  • 2024-08-14SCI/CCF科研项目 - 个性化联邦学习及其交叉应用研究
    【课题推荐发表期刊】【课题背景】随着移动和物联网设备的普及和发展,用户设备上积累的大量数据因隐私保护无法直接上传至中心服务器。联邦学习作为解决方案,通过在边缘设备上训练模型,将模型参数更新发送到中心服务器进行整合,从而利用这些分散的数据。但传统联邦学习依旧存在
  • 2024-08-08联邦学习综述性论文
    ClientSelectioninFederatedLearning:Principles,Challenges,andOpportunities一、摘要大量的工作旨在解决FL训练的不同方面,如优化聚合方法[7],[8],增强隐私保护[9],[10]和改进鲁棒性[11]。一个有效的FL客户端选择方案可以显著提高模型的准确性[16],增强公平性[24],增强鲁棒
  • 2024-08-03基于深度学习的联邦学习
    基于深度学习的联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许多个参与者(如设备或组织)在不共享原始数据的情况下共同训练模型。它通过在本地设备上训练模型,并仅共享模型更新(如梯度或参数),保护数据隐私和安全。以下是基于深度学习的联邦学习的详细介绍:1.背景和动
  • 2024-06-15联邦学习权重聚合,联邦学习权重更新
    目录联邦学习权重聚合model.state_dict() 保存模型参数加载模型参数注意事项联邦学习权重更新联邦学习权重聚合model.state_dict() 在PyTorch框架中,model.state_dict() 是一个非常重要的方法,它用于获取模型的参数(即权重和偏置)作为一个有序字典(OrderedDict),其中
  • 2024-06-13隐语课程学习笔记5-隐私保护机器学习算法概要
    隐语课程第5课,简单介绍了隐语的算法能力,包括预处理、隐私求交、决策树模型、线性回归模型、神经网络模型,并且支持数据水平切分(横向联邦)、垂直切分(纵向联邦)、混合切分(横纵向联邦)。隐语提供了包括对DataFrame的封装,以及提供联邦ndarray的封装,和python的使用基本一致,上手较快,比
  • 2024-06-09联邦学习中的非独立同分布Non-IID
    在联邦学习FederatedLearning中,出现的很高频的一个词就是Non-IID,翻译过来就是非独立同分布,这是一个来自于概率论与数理统计中的概念,下面我来简单介绍一下在FederatedLearning中IID和Non-IID的概念。何为IID(独立同分布)IID是数据独立同分布(IndependentIdenticallyDistri
  • 2024-06-05一切模型皆可联邦化:高斯朴素贝叶斯代码示例
    联邦学习是一种分布式的机器学习方法,其中多个客户端在一个中央服务器的协调下合作训练模型,但不共享他们的本地数据。一般情况下我们对联邦学习的理解都是大模型和深度学习模型才可以进行联邦学习,其实基本上只要包含参数的机器学习方法都可以使用联邦学习的方法保证数据隐私。所以
  • 2024-06-04联邦学习框架VeryFL
    一、介绍VeryFL(Variable-FidelityLearning)是一种联邦学习框架。联邦学习是一种分布式机器学习方法,其中许多参与者(例如移动设备或边缘设备)共同训练一个全局模型,而不需要将他们的数据上传到中央服务器。与传统的集中式方法相比,联邦学习具有更高的隐私性和安全性。VeryFL框架的
  • 2024-06-03联邦学习研究方向及论文推荐(一)
    关于联邦学习的概念在网上资源丰富,但是考虑到有些同学在接触时缺少对研究方向细致了解而困恼,我根据一些综述论文博客等资料为大家做个易于理解的详细介绍。由于内容较多且分为两部分。目录Researchdirections(1)1.ModelAggregation2.Personalization3.Recommendersystem
  • 2024-05-25联邦学习基础
    联邦学习非独立同分布解决方案目录联邦学习联邦学习基础概念联邦学习的定义联邦学习训练流程联邦学习的分类联邦学习架构介绍联邦学习面临问题Non-IID问题引出Non-IID的引出Non-IID的类别Non-IID的衡量指标Non-IID的解决方法Non-IID的解法推广对策1:多任务学习(Multi-taskLe
  • 2024-04-05An Efficient Approach for Cross-Silo Federated Learning to Rank文章翻译
    AnEfficientApproachforCross-SiloFederatedLearningtoRank一种有效的cross-silo(跨孤岛)联邦排名学习方法摘要传统的排名学习(LTR)模型通常采用基于大量数据的集中式方法进行训练。然而,随着人们数据隐私意识的提高,像以前一样从多个所有者收集数据变得更加困难,由此
  • 2024-03-28世界上技术领先的智能机器人团队 —— 瑞士苏黎世联邦理工学院
    参考:https://hippo-robot.com/company/440/瑞士苏黎世联邦理工学院产品: