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#联邦学习

保护数据隐私前提下的联合建模

联邦学习前路如何?杨强:已到“合久必分”的状态

量子位

NeurIPS发布联邦学习论文41篇,较前一年有近30%的增长幅度;ICML则在2022年收录联邦学习论文74篇,几乎成倍于2021年。

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NeurIPS2022 | 基于 Transformer Attention的联邦强化学习(滑铁卢大学&&含源码)

ShuYini

 联邦强化学习的核心问题是如何将来自多个agent的见解聚合为一个。常见的解决方法是将每个agent的模型权重的平均值带入到一个通用模型(FedAvg)中。相反...

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隐私计算中的联邦学习

半吊子全栈工匠

数据资产已经成为产品和服务设计的关键工具,但是集中采集用户数据会使个人隐私面临风险,进而使组织面临法律风险。从2016年开始,人们开始探索如何在用户隐私保护下使...

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Nature Medicine | 多模态的生物医学AI

DrugAI

今天为大家介绍的是来自Julián N.Acosta和Guido J.Falcone的一篇关于多模态生物医药AI的综述。目前大多数人工智能在医学上的应用都是使用...

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联邦学习(Federated Learning)概述

全栈程序员站长

也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习?甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。今天我将为大家介绍一下这种近几年由人工智能与区块链技术结合并衍生出的一种全新概...

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云计算提速人工智能辅助药物发现,药物研发全面步入“AI时代”

智药邦

2020年底,DeepMind旗下人工智能(AI)系统AlphaFold在蛋白质分子结构预测领域取得了史无前例的进步。这不仅有力推动了生命科学领域的发展,也愈发...

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只看这一篇就够:快速了解联邦学习技术及应用实践[通俗易懂]

全栈程序员站长

随着大数据的进一步发展,重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势,同时,大多数行业数据呈现数据孤岛现象,如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下,进行...

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​【源头活水】ICML 2022 | 共识表征提取和多样性传播的解构联邦学习框架

马上科普尚尚

“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精...

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隐私计算FATE-核心概念与单机部署指南

陶陶技术笔记

Fate 是一个工业级联邦学习框架,所谓联邦学习指的就是可以联合多方的数据,共同构建一个模型;

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arXiv | Per-FedAvg:一种联邦元学习方法

Cyril-KI

题目:Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach

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联邦学习算法FedPer的PyTorch实现

Cyril-KI

联邦学习中存在多个客户端,每个客户端都有自己的数据集,这个数据集他们是不愿意共享的。

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联邦学习算法SCAFFOLD的PyTorch实现

Cyril-KI

SCAFFOLD的原理请见上一篇文章:ICML 2020 | SCAFFOLD:联邦学习的随机控制平均。

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ICML 2020 | SCAFFOLD:联邦学习的随机控制平均

Cyril-KI

题目:SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning

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OPT 2020 | FedAsync:异步联邦优化

Cyril-KI

论文地址:https://opt-ml.org/oldopt/papers/2020/paper_28.pdf

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利用谷歌的联邦学习框架Tensorflow Federated实现FedAvg

Cyril-KI

谷歌作为联邦学习的提出者,在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架Tensorflow Federated(后文简称TFF)。TF...

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WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述

Cyril-KI

题目:Survey of Personalization Techniques for Federated Learning

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KBS 2021 | 联邦学习综述

Cyril-KI

论文地址:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705121000381

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小白也能通俗易懂的联邦学习!

自学气象人

知乎 | https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33

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联邦学习基本算法FedAvg的代码实现

Cyril-KI

联邦学习(Federated Learning) 是人工智能的一个新的分支,这项技术是谷歌2016年于论文Communication-Efficient Lea...

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WWW2022 | Recommendation Unlearning

张小磊

今天跟大家分享一篇利用机器遗忘学习(Machine Unlearning)来选择性的忘掉某些特定数据进而完成带有隐私保护功能的推荐系统的文章。该文章发表在WWW...

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