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利用Python进行本地横向联邦学习模拟

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简介：
本项目采用Python语言实现本地横向联邦学习的模拟实验，旨在研究数据隐私保护下的模型训练方法与效果评估。 使用Python在本地模拟多个客户端，并由服务器统一管理进行联邦学习。客户端利用自己的数据对模型进行训练，服务器将各个客户端的训练结果聚合起来更新模型并分发给各客户端，然后客户端继续进行训练。

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  • 利用Python进行本地横向联邦学习模拟
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    本项目采用Python语言实现本地横向联邦学习的模拟实验，旨在研究数据隐私保护下的模型训练方法与效果评估。 使用Python在本地模拟多个客户端，并由服务器统一管理进行联邦学习。客户端利用自己的数据对模型进行训练，服务器将各个客户端的训练结果聚合起来更新模型并分发给各客户端，然后客户端继续进行训练。
     
  • 利用Python从零开始实现横向联邦图像分类
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    本项目介绍如何使用Python编程语言搭建一个横向联邦学习框架，专注于图像分类任务。通过共享模型参数而非数据本身，实现在保护用户隐私的同时提升机器学习模型的效果。 模拟联邦学习实现图像分类的过程中，服务端需要定义构造函数、模型聚合函数以及模型评估函数；客户端则需定义构造函数与本地训练函数。当配置文件和服务端类及客户端类都完成定义后，可以将这些信息组合起来进行操作。 在每一轮迭代中，服务端会从当前的客户端集合中随机选择一部分参与本轮迭代训练。被选中的客户端通过调用本地训练接口local_train来进行本地模型更新；最后，服务端使用模型聚合函数model_aggregate来更新全局模型的状态。
     
  • Python学习之联邦学习个性化模型——利用FedTP和Transformer进行深度学习的个性化联合训练
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    本项目探索了运用Python实现基于联邦学习技术（FedTP）与Transformer模型结合的方法，以促进深度学习中的个性化模型联合训练，保护数据隐私同时提升模型性能。 论文《FedTP: Federated Learning by Transformer Personalization》的官方代码介绍了 FedTP 这种基于Transformer 的新型联邦学习框架。该方法具备个性化自我关注功能，可以更好地处理客户间的数据异构性问题。在FedTP中，每个客户端都会学习到一个个性化的自我注意层，而其他层则由所有客户端共享参数。此外，服务器会训练出一个超网络来生成用于自注意力机制的投影矩阵，并且这个过程是在客户端之间共享参数的同时保证个性化变换器模型具有足够的灵活性。该框架适用于深度学习和联邦学习领域的研究者或爱好者参考使用。
     
  • 利用Python进行深度学习
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    本课程旨在教授学员如何使用Python语言进行深度学习项目开发，涵盖基础理论和实战应用。适合编程及数据分析爱好者。 基于Python的深度学习教程浅显易懂，适合初学者快速入门。
     
  • 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》
     
  • 利用MATLAB进行光学实验模拟
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    本项目利用MATLAB软件平台进行光学实验的计算机仿真与分析，旨在通过编程实现光的传播、反射、折射等现象的模拟，为学习和研究光学提供直观有效的工具。 光的干涉实验仿真包括两列球面波和多光束干涉；光的衍射实验仿真则涵盖单缝、矩形孔、圆盘、圆形孔、三角形孔，以及正弦光栅和黑白光栅等多种情况的模拟。并非所有的程序都包含上述所有内容。
     
  • 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。
     
  • 利用Pytorch进行文本分类的深度学习模型应用-Python开发
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    本项目运用Python及PyTorch框架构建深度学习模型，旨在实现高效的文本分类任务。通过神经网络技术优化文本数据处理与分析能力。 此存储库包含使用PyTorch深度学习框架实现的各种文本分类模型（如RNN、LSTM、Attention、CNN等）及其详细的文档。这些模型主要用于执行情感分析任务，这是自然语言处理领域中的基本且重要的任务之一。目前，在该存储库中已经介绍了六种不同的方法和模型来完成这一文本分类任务。