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新加坡南洋理工大学于涵-联邦学习中的博弈论研究.pdf

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简介：
本文探讨了新加坡南洋理工大学于涵教授关于联邦学习中应用博弈论的研究成果，分析了如何通过博弈论优化联邦学习框架下的策略选择与协作机制。 新加坡南洋理工大学的于涵探讨了联邦学习中的博弈论，并介绍了联邦学习在数据挖掘领域的优势及其应用。

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  • 新加坡南洋理工大学于涵-联邦学习中的博弈论研究.pdf
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    本文探讨了新加坡南洋理工大学于涵教授关于联邦学习中应用博弈论的研究成果，分析了如何通过博弈论优化联邦学习框架下的策略选择与协作机制。 新加坡南洋理工大学的于涵探讨了联邦学习中的博弈论，并介绍了联邦学习在数据挖掘领域的优势及其应用。
     
  • CCF-微众银行-刘洋-关于联邦学习的应用与研究.pptx
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    该演示文稿由刘洋在CCF论坛上分享，主要探讨了联邦学习的最新应用和研究成果，旨在推动该领域的创新与发展。 在中国计算机学会的数字图书馆中有一段关于“微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用”的视频内容。由于网站中的视频清晰度不高，PPT上的文字也不够清楚。 该报告主要探讨了联邦学习框架的优势及其在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规要求下的实际应用价值。它不仅提供了一种有效的机器学习方式，还能够搭建迁移学习的能力，实现举一反三的效果。根据孤岛数据具有不同分布的特点，提出了不同的联邦学习方案。 报告全面介绍了联邦学习的概念与应用，并详细讲解了开源项目FATE（https://github.com/webankfintech/fate），该框架提供了一种基于数据隐私保护的安全计算方法，为机器学习、深度学习和迁移学习算法提供了强有力的支持。
     
  • 联邦学习的研究与应用——来自微众银行的视角（刘洋）.pdf
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    本文由微众银行专家撰写，聚焦于联邦学习领域的最新研究进展及其在实际业务中的应用案例分析。文章深入探讨了该技术如何促进数据合作和隐私保护，在不共享原始用户数据的情况下实现模型训练与优化。 微众银行在联邦学习方面的研究及应用成果对于了解和学习联邦学习具有一定的价值。
     
  • 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。
     
  • 密码学和博弈论交叉研究综述.pdf
    优质
    本文为一篇关于密码学与博弈论交叉领域的综述性文章，旨在总结近年来该领域的主要研究成果和发展趋势，并探讨其在信息安全、经济学等多学科中的应用前景。 本段落综述了密码学与博弈论交叉研究的现状和发展趋势。由于这两大学科领域的相似性,催生了一种新的跨学科领域——博弈密码学的研究方向。该新兴领域利用博弈论为解决传统加密系统中的安全问题提供了新方法，尤其是当参与者行为复杂且不可预测时。 传统的密码体系通常假设参与方要么完全诚实，要么是恶意的对手，而本段落则以自利参与者的视角引入了新的研究路径，并通过形式化模型和定义来描述这一领域。文中还探讨了理性公平交换、秘密共享以及安全多方计算等具体问题的研究现状及其面临的问题。 此外,文章深入分析了经济学中的机制设计理论在博弈密码协议设计中可能的应用前景，强调基于特定的博弈论框架及偏好混合模式的重要性，并详细讨论如何利用均衡理论来优化这些系统的安全性与公平性。最后提出了作者团队在此领域的初步研究成果和未来研究方向展望，特别关注于理性密码协议公平机制的设计问题。 鉴于这一领域所具有的挑战性和广阔的发展空间,本段落还提出了一些需要进一步探讨的相关议题。
     
  • 2022年联邦学习应用场景研究报告.pdf
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    本报告深入探讨了2022年联邦学习技术在各行业的应用现状与趋势，涵盖了医疗、金融及智能制造等领域的具体案例分析。 联邦学习场景应用研究报告（2022年）.pdf 该报告深入探讨了联邦学习技术在不同应用场景中的发展与实践情况，并分析了其面临的挑战及未来发展方向。通过案例研究，展示了联邦学习如何促进数据隐私保护的同时提升机器学习模型的性能和效率。此外，还讨论了相关的技术和标准的发展趋势以及对行业的影响。 请注意：上述内容仅是对报告主题和技术要点的一个简要概述，并未包含任何具体的联系方式或网址信息。
     
  • 哈佛大学博弈论课程的PDF教材
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    这本PDF教材是哈佛大学为博弈论课程编写的教学资料，深入浅出地介绍了博弈论的基本概念、理论模型及应用案例，适合对经济学和决策科学感兴趣的读者学习参考。 哈佛大学博弈论教材非常有启发性，是英文版的PDF格式。
     
  • GAN攻击在联邦深度学习中的应用——基于《深度模型》论文的研究
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    本研究探讨了GAN（生成对抗网络）对联邦深度学习系统的潜在威胁，并基于《深度模型》一文进行深入分析。通过模拟实验，我们揭示了GAN攻击的具体机制及其影响，为增强系统安全提供了理论依据和实践指导。 GAN攻击联合深度学习这个仓库似乎太随意了，有些问题在“问题”部分尚未解决，我有空的时候会进行修改，请原谅我的懒惰！该项目的细节与原论文有所不同，但可以展示使用GAN捕获其他参与者数据信息的效果。此复制假定有10位客户参加培训，并且每个客户都有一类特定的数据。为了方便起见，我使用权重平均聚合方法来选择要上传或下载的部分参数。在这种情况下，每位客户的初始数据不同，这意味着他们的数据处于非独立同分布条件下，因此权重平均法似乎难以收敛。参考论文《》，我在集中式模型中应用了预热训练策略，并包含所有数据的5%，这提高了后续训练过程的准确性。 然而，在实验过程中遇到了一些细节上的疑问：例如在每个时期内生成器应生成多少图像；是否使用生成的图像进行进一步训练，或者将旧样本替换为新生成的样本；以及GAN设置中的训练集如何处理这些生成的新样本。根据我的实验结果来看，替换旧样本似乎更有效果。
     
  • 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