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4-2+FATE-联邦学习高性能算法优化实践.zip

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本资料探讨了在FATE框架下进行联邦学习时，如何通过算法优化提高性能。适合对联邦学习有兴趣的研究者和开发者参考。 4-2+FATE：高性能联邦学习算法优化实践

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  • 4-2+FATE-联邦学习高性能算法优化实践.zip
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    本资料探讨了在FATE框架下进行联邦学习时，如何通过算法优化提高性能。适合对联邦学习有兴趣的研究者和开发者参考。 4-2+FATE：高性能联邦学习算法优化实践
     
  • (二) Fate单机部署之联邦学习
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    本章节详细介绍了在Fate框架下进行单机部署的方法及过程，并深入探讨了其在隐私保护计算领域中的应用——联邦学习。 总目录 1. 联邦学习-入门初识 2. 联邦学习-Fate单机部署 目录内容： 1. Fate介绍 1.1 FederatedML 1.2 FATE Serving 1.3 FATEFlow 1.4 FATEBoard 1.5 Federated Network 1.6 KubeFATE 2. 部署架构说明 3. 环境准备 4. 部署步骤 5. 单机测试 6. 执行测试任务 7. 查看测试任务执行情况 1. Fate介绍 FATE (Federated AI Technology Enabler) 是微众银行AI部门发起的一个开源项目，旨在为联邦学习生态系统提供一个可靠的安全计算框架。该项目使用多方安全计算（MPC）和同态加密技术。
     
  • 基于PyTorch的pFedMe个性化联邦学习方法
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的pFedMe算法，旨在通过个性化联邦学习提升模型在不同数据分布下的适应性与性能。 该存储库实现了论文《使用Moreau信封进行个性化联合学习》（NeurIPS 2020）中的所有实验内容。作者为Canh T. Dinh、Nguyen H. Tran 和Tuan Dung Nguyen。 除了实现pFedMe算法外，本项目还实现了FedAvg和Per-FedAvg算法，并使用Pytorch进行联合学习。 软件需求包括：numpy, scipy, torch, pillow以及matplotlib。要下载所需依赖项，请运行命令`pip3 install -r requirements.txt`。 数据集方面，我们采用了两个数据集：MNIST 和 Synthetic。为了生成非均匀分布的MNIST数据，请访问data/Mnist文件夹并执行以下操作：python3 generate_niid_20users.py
     
  • 基于强化学习的高效能异构感知联邦学习调度系统.zip
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    本研究提出了一种创新的联邦学习调度框架，利用强化学习优化异构环境下的感知任务分配与执行，显著提升计算效率和模型性能。 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述智能体在与环境交互过程中通过策略优化来最大化回报或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 常见的模型为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。根据条件的不同，可以将强化学习分为基于模式的和无模式的学习、主动式与被动式的两种类型。此外还有逆向强化学习、阶层化强化学习以及针对部分可观测系统的强化学习等变体形式。求解问题时常用的算法包括策略搜索算法及值函数方法。 受到行为主义心理学的影响，强化学习强调在线学习，并在探索新信息和利用已知知识之间寻求平衡点。与监督式或非监督式机器学习不同的是，它不需要预先提供数据集，而是通过环境对行动的反馈来获取新的信息并更新模型参数。这一理论被应用于多个领域如博弈论、自动控制等，并用于解释有限理性下的均衡状态以及推荐系统和机器人交互系统的开发中。 在工程实践中，强化学习也有广泛的应用案例。例如Facebook曾提出过一个名为Horizon的开源平台，利用该技术优化大规模生产环境中的性能表现。而在医疗保健方面，基于RL的技术能够为患者提供个性化的治疗方案，并且无需依赖生物数学模型等先验知识便能实现最优策略的选择。 总之，强化学习是一种通过智能体与外界互动并致力于最大化累计奖励的学习机制，在众多行业里展示出了巨大的潜力和价值。
     
  • 关于个性化联邦学习的综述.pdf
    优质
    本文档为读者提供了关于个性化联邦学习领域的全面概述。探讨了联邦学习框架下如何实现模型个性化以适应不同用户的数据特点和需求，涵盖了现有研究进展、挑战及未来方向。 这段文字提到了几种联邦学习的方法：联邦多任务学习、FedProx、FedMD以及具有个性化层的联邦学习和联邦迁移学习。
     
  • 智能优化算法：人类学习优化算法(Human Learning Optimization).zip
    优质
    本资源提供了一种创新的人类学习优化算法（HLO），旨在模拟和增强人类的学习过程以解决复杂的优化问题。文件内含详细的理论说明与实践应用案例，适用于研究人员及工程师深入探索智能算法领域。 分享了人类学习优化算法Human Learning Optimization的源代码及其原文，经测试有效。更多算法内容可查看相关空间。
     
  • 关于联邦学习算法的综述
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    本文为读者提供了对联邦学习算法的全面概述，涵盖了其核心概念、技术架构以及在不同领域的应用现状与挑战。 近年来，联邦学习作为一种解决数据孤岛问题的技术受到了广泛关注，并已在金融、医疗健康以及智慧城市等领域得到应用。本段落从三个层面系统地阐述了联邦学习算法：首先通过定义、架构分类及与传统分布式学习的对比来介绍联邦学习的概念；其次基于机器学习和深度学习对现有各类联邦学习算法进行分类比较并深入分析；最后，文章分别从通信成本、客户端选择以及聚合方式优化的角度探讨了联邦学习优化算法，并总结了目前的研究现状。同时指出了联邦学习面临的三大挑战：通信问题、系统异构性和数据异质性，并提出了相应的解决方案和对未来发展的展望。
     
  • 联邦学习结合机器学习与加密算法
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    简介：联邦学习是一种创新的数据分析方法，它巧妙地融合了机器学习技术与先进的加密算法，允许多个参与方在保护数据隐私的前提下协同训练模型。这种方法为解决数据孤岛和隐私保护问题提供了全新的思路。 联邦学习结合机器学习与加密算法的技术方案能够有效提升数据安全性和模型性能。