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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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简介：
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

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  • 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
     
  • 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》
     
  • 探索联邦学习前沿动态：7篇ICLR论文概览.pdf
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    该文档深入解析了在国际学习表征会议（ICLR）上发布的七篇关于联邦学习的最新研究论文，涵盖算法优化、隐私保护及应用实践等多个领域。 联邦学习是一种分布式机器学习框架，其核心思想在于允许多个客户端在本地存储和处理数据，并训练局部模型，然后通过中央服务器汇聚各客户端上载的模型参数或更新来构建全局模型。这种学习方式有助于保护隐私，因为不需要上传原始数据，只需分享模型参数的变动情况。联邦学习能够有效地解决多方合作使用数据的问题，在保证全局建模效果的同时防止了集中存储的风险。 ICLR（国际表征学习会议）作为机器学习领域的重要会议之一，每年都有大量研究者提交和展示他们的研究成果。在2020年的会议上，有7篇论文与联邦学习相关，内容涵盖了从优化目标设定、构建全局模型的方法到数据特征对齐等多个方面的问题。 在这七篇文章中，有一些探讨了如何设置总体的优化目标以实现资源公平分配的研究成果。例如q-FFL（q-Fair Federated Learning）算法通过引入参数化的权重来重新计算不同设备产生的损耗值，并减小准确度分布方差，确保模型在各个客户端上的表现更均衡。该方法不仅能够自动调整公平性标准，而且还提出了轻量级且可扩展的分布式q-FFL解决方案——即q-FedAvg算法以适应联邦学习中的通信效率和低参与率等问题。 关于全局模型构建的方法也是研究的重点之一。研究人员探讨了FedAvg算法在处理非独立同分布数据时的收敛性能，并提出新的方法来解决客户端更新匹配平均的问题，从而提升实际应用中联邦学习的表现效果。 另外，在分布式环境下如何防御恶意的数据注入攻击以及生成有效的机器学习模型是联邦学习另一个重要的研究方向。DBA（Distributed Backdoor Attacks against Federated Learning）的研究就是针对这类问题的解决方案之一。此外，研究人员还关注了在私有且去中心化的数据集上建立有效模型的问题和对抗性领域自适应。 面对不同设备间的资源分配不均、优化目标公平性不足及抗攻击能力等问题是联邦学习目前面临的挑战。由于设备性能异质性的存在（如数量差异、存储大小以及分布特征等），这可能会影响全局模型的训练效果，导致各客户端上的表现参差不齐。为此，研究人员提出了新的策略来确保整个过程中的公平性和效率性。 总体来说，联邦学习在保护隐私和提高泛化能力方面具有巨大潜力，但同时也需要应对诸如优化目标设定、数据差异处理以及资源分配等问题带来的挑战。随着研究的深入和技术的进步，联邦学习有望在未来更多实际场景中得到应用，并为机器学习的发展注入新的活力。
     
  • 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。
     
  • 联邦学习演示文稿.pptx
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    本演示文稿深入探讨了联邦学习的概念、技术框架及其在数据隐私保护和跨机构合作中的应用价值，旨在促进该领域的研究与实践。 人工智能进入新时代，面临数据孤岛与隐私保护两大挑战。联邦学习的出现恰好能够解决这些问题。
     
  • 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。
     
  • 关于联邦学习的研究综述文章
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    本文为一篇关于联邦学习的研究综述文章，全面回顾了联邦学习领域的最新进展、核心技术及其在不同应用场景中的实践案例。 联邦学习研究相关综述文章主要探讨了在保护用户隐私的前提下如何实现数据协作与模型训练的方法和技术。该文回顾并分析了当前联邦学习领域的最新进展、挑战以及未来的研究方向，为研究人员提供了一个全面而深入的视角来理解这一领域的发展动态和潜在机遇。
     
  • MNIST联邦学习代码-FedAvg-masterRAR
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    这段简介描述的是一个针对MNIST数据集实现的联邦学习项目，采用FedAvg算法。此代码库旨在促进机器学习模型在分布式环境下的训练与协作，同时保护用户隐私。 联邦学习代码已经编写完成并且可以运行。这段文字描述了有一段可执行的联邦学习代码的存在，并且不需要包含任何联系信息或网址链接。