GFL：银河联邦学习框架

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简介：
简介：GFL（Galactic Federation Learning framework）是一款专为促进分布式机器学习研究与应用而设计的开源软件框架，旨在构建一个高效、安全且易于使用的协作式机器学习平台。 GFL是一个基于Pytorch的联合学习框架，提供了多种不同的联邦学习算法。它是Galaxy学习系统（GLS）的基础结构，而GLS则结合了区块链技术和GFL来构建一个更安全、去中心化的机器学习环境。目前，GFL的部分已经开源，并计划在未来不久开放其区块链部分。除了传统的联邦学习方法外，GFL还提供了一种基于模型提炼的新算法，为开发者提供了更多的选择和灵活性以训练他们的模型。对GFL框架感兴趣或有相关研究需求的用户可以通过加入特定的交流群来获取更多支持与信息分享。在设计过程中，GFL参考了PaddleFL的设计理念。使用GFL时，需要指定一些策略并创建联邦学习任务（FederateStrate）。

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GFL：银河联邦学习框架

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简介：GFL（Galactic Federation Learning framework）是一款专为促进分布式机器学习研究与应用而设计的开源软件框架，旨在构建一个高效、安全且易于使用的协作式机器学习平台。 GFL是一个基于Pytorch的联合学习框架，提供了多种不同的联邦学习算法。它是Galaxy学习系统（GLS）的基础结构，而GLS则结合了区块链技术和GFL来构建一个更安全、去中心化的机器学习环境。目前，GFL的部分已经开源，并计划在未来不久开放其区块链部分。除了传统的联邦学习方法外，GFL还提供了一种基于模型提炼的新算法，为开发者提供了更多的选择和灵活性以训练他们的模型。对GFL框架感兴趣或有相关研究需求的用户可以通过加入特定的交流群来获取更多支持与信息分享。在设计过程中，GFL参考了PaddleFL的设计理念。使用GFL时，需要指定一些策略并创建联邦学习任务（FederateStrate）。

TFF_谷歌联邦学习开源框架_

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TFF（TensorFlow Federated）是谷歌推出的一个用于开发、实验 federated learning (FL) 系统和机器学习算法的库，它建立在 TensorFlow 之上，并支持多种 FL 模型的训练与部署。这是一款基于谷歌TensorFlow的联邦学习框架，在Ubuntu操作系统上运行。它适合初学者用来理解和掌握学习框架的基本原理，并帮助他们开始自己的项目。

联邦学习:Federated-Learning

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简介：联邦学习是一种机器学习技术，允许多个设备或组织在保护数据隐私的前提下协作训练模型。通过将算法带到数据所在的地方进行局部计算，并仅同步模型更新，联邦学习能够在不直接共享敏感数据的情况下提升模型性能和适用性，适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的领域。随着人工智能（AI）进入以深度学习为主导的大数据时代，基于大数据的机器学习不仅推动了AI的发展，也带来了安全隐患。这些隐患源于深度学习的学习机制，在模型训练、推理及使用阶段均有可能出现。联邦学习是一种能够保护隐私并允许本地存储和计算的机器学习算法。文献参考： 1. 介绍部分 2. 调研报告：《联邦机器学习的概念与应用》 3. 威胁调研：《面向联邦学习的安全威胁研究》 4. 定制技术综述：《用于联邦学习的个性化技术调查》

联邦学习简介(PPT)

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本PPT旨在介绍联邦学习的概念、原理及其应用。通过讲解联邦学习如何在保护数据隐私的前提下实现模型训练与协作，为观众提供全面的理解和认识。本段落介绍了人工智能（AI）、机器学习以及联邦学习的概念和技术特点。人工智能是一门新兴的技术科学领域，专注于研究、开发用于模拟、扩展和增强人类智能的理论与应用系统。作为人工智能的一个重要分支，机器学习致力于让计算机通过数据自主学习并优化性能，以实现更高效的任务处理能力。联邦学习是近年来出现的一种新型机器学习技术，它允许不同的设备或组织在不交换原始数据的情况下共同训练模型，从而有效保护了用户的数据隐私安全。此外文章还概述了一些人工智能的实际应用案例，包括但不限于计算机视觉等领域。

联邦学习(Federated Learning)的分类与架构设计

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本文探讨了联邦学习（Federated Learning）的不同类别及其架构设计原则，旨在为分布式机器学习系统的开发提供指导。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/横向联邦学习（Horizontal Federated Learning） 4.2 垂直/纵向联邦学习（Vertical Federated Learning） 4.3 联邦迁移学习（Federated Transfer Learning） 5. 联邦学习系统架构 5.1 水平联邦学习系统架构 5.2 垂直联邦学习系统架构 5.3 联邦迁移学习系统架构 5.4 联邦学习激励机制 6. 联邦学习的应用

联邦学习概览：论文、教程及其他相关资料 - 联邦学习

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本资源合集提供了关于联邦学习的全面介绍，包括核心论文、教学材料及相关资讯，旨在帮助研究者和开发者深入了解这一领域。关于联邦学习的资料包括：介绍、综述文章、最新研究进展、代表性工作及其代码、数据集以及相关论文等等。欢迎大家一起贡献！目录如下： 1. 教程 Tutorial 文字 PPT 视频 GDPR, Data Shortage and AI (AAAI-19 邀请演讲) 2. 相关论文 Related Papers 综述与介绍 arXiv 201912 - Advances and Open Problems in Federated Learning

Federated: 联合学习的实施框架

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Federated是一份关于联合学习的实施指南，提供了详尽的方法和工具，帮助开发者构建高效的分布式机器学习系统。 TensorFlow联合（TFF）是一个开源框架，用于处理分散数据的机器学习和其他计算任务。它的开发旨在促进开放式研究与实验，特别适用于在多个参与者中训练共享全局模型的同时保护本地培训数据的安全性。例如，在不将敏感打字数据上传到服务器的情况下使用联邦学习进行训练。 TFF让开发者能够将其现有的联合学习算法和模型、数据结合在一起，并尝试新的方法。它提供的组件也可以用于实现非机器学习计算，比如对分散的数据执行汇总分析等任务。该框架的界面分为两层：tff.learning 层提供了一组高级接口，允许开发人员将包含在内联邦培训与评估功能应用到现有的TensorFlow模型上；而系统的底层则通过结合TensorFlow和分布式通信运算符，在一个强大的类型函数编程环境中简洁地表达新的联邦算法。