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毕业设计-联邦学习实战编码.rar

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简介：
本资源为《毕业设计-联邦学习实战编码》，内含基于Python实现的联邦学习项目代码及文档，旨在帮助学习者掌握联邦机器学习模型开发与应用。 1. 资源项目的所有源码都已通过严格的测试验证，确保可以正常运行。 2. 该项目仅供交流学习参考，请勿用于商业用途。

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  • 毕业设计-联邦学习实战编码.rar
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    本资源为《毕业设计-联邦学习实战编码》，内含基于Python实现的联邦学习项目代码及文档，旨在帮助学习者掌握联邦机器学习模型开发与应用。 1. 资源项目的所有源码都已通过严格的测试验证，确保可以正常运行。 2. 该项目仅供交流学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 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》
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • 联邦学习实验：基于TensorFlow.js的实现
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    本项目通过TensorFlow.js在浏览器环境中实现了联邦学习实验，旨在探索和验证联邦学习技术在前端环境的应用潜力与效果。 TensorFlow.js中的联合学习不是TensorFlow的官方联合学习框架。这是TensorFlow.js的一个实验性库，并且目前尚未维护。如果您想使用官方的联合学习库，请查阅相关文档或资源。 这是一个用于实验和演示目的的父存储库，实现了联邦学习技术。联邦学习是一种以分布式方式训练机器学习模型的方法。尽管它涉及一台中央服务器，但该服务器无需查看任何数据甚至计算梯度。相反，客户端在本地执行所有推理和训练（他们已经在TensorFlow.js中进行了训练），并且只是定期向服务器发送更新后的权重（而不是原始数据）。服务器的唯一工作就是聚合这些权重并重新分发它们，这意味着它可以非常轻巧。 基本用法如下： - 在服务器端（NodeJS）: ```javascript import * as http from http; import * as federated from ./federated-learning-server; // 具体实现代码省略。 ``` 注意：以上示例中的导入语句和库名称仅供参考，实际使用时请根据具体项目环境进行调整。
     
  • PyTorch中的FedAvg联邦学习实现.docx
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    本文档详细介绍了在深度学习框架PyTorch中实现FedAvg算法的具体方法和步骤，旨在促进联邦学习技术的应用与发展。 ### PyTorch 实现联邦学习 FedAvg：详细解析 #### 一、联邦学习与FedAvg简介 ##### 1.1 联邦学习概念 联邦学习是一种新兴的分布式机器学习技术，它允许不同机构或设备上的数据在不离开本地的前提下进行联合训练。这种技术能够有效保护数据隐私并满足数据安全法规的要求。 ##### 1.2 FedAvg概述 FedAvg（Federated Averaging）是联邦学习中最常见的算法之一。它通过以下步骤实现： 1. **初始化**：中央服务器初始化全局模型参数，并将其分发给选定的客户端。 2. **本地训练**：每个客户端使用自己的数据对模型进行训练，并保留更新后的模型参数。 3. **聚合**：客户端将更新后的模型参数发送回服务器。服务器对这些参数进行加权平均，从而获得新的全局模型参数。 4. **迭代**：重复以上过程，直到达到预设的通信轮次或满足其他停止条件。 FedAvg 的核心优势在于它能够有效利用分散的数据资源，同时确保数据隐私安全。 #### 二、FedAvg的工作流程详解 FedAvg 的具体工作流程可以概括为以下几个关键步骤： 1. **模型初始化**：中央服务器初始化一个全局模型，并将该模型发送给参与训练的客户端。 2. **本地训练**： - 客户端从服务器获取全局模型。 - 使用本地数据集进行训练，更新模型参数。 - 当达到预定的本地训练次数时，客户端向服务器发送其更新后的模型参数。 3. **模型聚合**： - 服务器随机选择一部分客户端，收集它们发送回来的更新参数。 - 对收集到的参数进行加权平均处理，计算出新的全局模型参数。 - 将新的全局模型参数回传给所有客户端，开始下一轮训练。 4. **重复迭代**：上述步骤会重复执行，直到达到预设的通信轮次或模型收敛。 #### 三、参数配置解析 为了更好地理解和实现 FedAvg，在 PyTorch 中需要配置一系列重要的参数： 1. **GPU 设备** (`-g` 或 `--gpu`)：指定用于训练的 GPU 设备编号。 2. **客户端数量** (`-nc` 或 `--num_of_clients`)：定义整个系统中的客户端总数。 3. **参与比例** (`-cf` 或 `--cfraction`)：指明每轮通信中被选中的客户端比例。 4. **本地训练轮次** (`-E` 或 `--epoch`)：每个客户端本地训练的轮次。 5. **批量大小** (`-B` 或 `--batchsize`)：客户端本地训练时使用的批量大小。 6. **模型名称** (`-mn` 或 `--model_name`)：指定用于训练的具体模型名称。 7. **学习率** (`-lr` 或 `--learning_rate`)：模型训练的学习率。 8. **数据集** (`-dataset` 或 `--dataset`)：指定用于训练的数据集。 9. **模型验证频率** (`-vf` 或 `--val_freq`)：每多少次通信后对模型进行一次验证。 10. **模型保存频率** (`-sf` 或 `--save_freq`)：每多少次通信后保存一次全局模型。 11. **通信次数** (`-ncomm` 或 `--num_comm`)：整个训练过程中的总通信次数。 12. **保存路径** (`-sp` 或 `--save_path`)：指定保存全局模型的路径。 这些参数的选择和调整对于实现高效的联邦学习至关重要。 #### 四、PyTorch中的实现 在 PyTorch 中实现 FedAvg 主要涉及以下几个方面： 1. **初始化模型**：在服务器端初始化一个全局模型，并将其发送给所有客户端。 2. **客户端训练**：每个客户端接收到全局模型后，使用本地数据进行训练，并将更新后的模型参数发送回服务器。 3. **服务器聚合**：服务器接收到客户端的更新参数后，进行加权平均处理，生成新的全局模型，并将其再次分发给客户端。 4. **迭代优化**：上述过程会根据设定的通信轮次进行迭代，直到模型收敛或达到最大通信次数。 #### 五、总结 通过上述内容可以看出，FedAvg 在联邦学习领域是一种非常实用且有效的算法。它不仅能够充分利用分散的数据资源，还能够在很大程度上保护数据隐私。PyTorch 作为一种强大的深度学习框架，为实现 FedAvg 提供了灵活的支持。通过对参数的合理配置和模型的有效管理，可以在实际应用中发挥出巨大的价值。
     
  • 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
     
  • 毕业设计：联邦学习攻击预防论文代码复现（含Python源码、文档说明及运行方法）
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    本项目旨在复现关于联邦学习中攻击预防的研究成果，提供详细的Python源码、文档和操作指南，助力学术研究与技术实践。 项目介绍：毕业设计-关于联邦学习攻击预防的论文代码复现 本资源包含Python源码、文档说明及运行方法。 所有上传的源码均为个人毕设成果，并且在功能正常并成功运行后才进行分享，答辩评审平均分达到96分。请放心下载使用！ 1. 项目中的代码已全部经过测试，在确保功能无误的情况下上传。 2. 此项目适用于计算机相关专业的在校学生、老师及企业员工学习参考，同时也适合初学者进阶学习；可用于毕设、课程设计、作业或初期立项演示等场合。 3. 若具备一定基础，可在此基础上进行修改以实现更多功能，并应用于毕业设计或其他学术任务中。 下载后请先查看README.md文件（若有），仅供个人研究和参考之用，请勿用于商业用途。