联邦学习（Federated Learning）涉及分类方法及其架构设计。

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简介：
联邦学习（Federated Learning）的分类及架构设计涵盖以下几个方面：首先，我们探讨了联邦学习的起源，随后深入阐述了联邦学习的核心定义。接着，详细介绍了联邦学习所采用的隐私保护机制，以确保数据安全和用户隐私。在分类方面，内容包括水平/横向联邦学习（Horizontal Federated Learning）、垂直/纵向联邦学习（Vertical Federated Learning）以及联邦迁移学习（Federated Transfer Learning）等多种类型。接下来，我们将深入分析联邦学习系统架构，具体包括水平联邦学习系统架构、垂直联邦学习系统架构、联邦迁移学习系统架构以及联邦学习激励机制的设计。最后，我们将重点关注联邦学习的应用场景，参考论文“Federated Machine Lea”等相关研究成果。

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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: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》

最新的《联邦学习(Federated Learning)》报告

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本报告深入探讨了联邦学习（Federated Learning）领域的最新进展与挑战，涵盖了算法优化、隐私保护及跨行业应用等方面。联邦学习（FL）是一种机器学习框架，在这种框架下，多个客户（例如移动设备或整个组织）可以在数据保持分散的情况下协同训练一个模型。

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

Federated: 联合学习的实施框架

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Federated是一份关于联合学习的实施指南，提供了详尽的方法和工具，帮助开发者构建高效的分布式机器学习系统。 TensorFlow联合（TFF）是一个开源框架，用于处理分散数据的机器学习和其他计算任务。它的开发旨在促进开放式研究与实验，特别适用于在多个参与者中训练共享全局模型的同时保护本地培训数据的安全性。例如，在不将敏感打字数据上传到服务器的情况下使用联邦学习进行训练。 TFF让开发者能够将其现有的联合学习算法和模型、数据结合在一起，并尝试新的方法。它提供的组件也可以用于实现非机器学习计算，比如对分散的数据执行汇总分析等任务。该框架的界面分为两层：tff.learning 层提供了一组高级接口，允许开发人员将包含在内联邦培训与评估功能应用到现有的TensorFlow模型上；而系统的底层则通过结合TensorFlow和分布式通信运算符，在一个强大的类型函数编程环境中简洁地表达新的联邦算法。

FCIL-main.zip联邦增量学习方法

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FCIL-main.zip包含了先进的联邦增量学习算法代码和文档。该方法允许在分散数据环境中持续更新机器学习模型，提高效率与隐私保护。联邦增量学习是人工智能领域的一项关键技术，在处理分布式数据及保护用户隐私方面展现出巨大应用前景。其核心思想是在多个客户端之间共享学习模型，并确保数据不出本地，以此实现跨设备或机构的数据合作学习。在该框架下，系统能够根据新出现的数据不断更新和改进模型，而无需重新训练整个网络，从而节省资源并提高效率。联邦增量学习的应用场景广泛，包括智能手机上的个性化应用推荐、医疗健康数据分析以及金融风险评估等。例如，在智能手机上，用户的个人数据高度敏感；通过联邦增量学习可以在不共享个人数据的情况下提升应用程序的智能化程度。在医疗领域，医生可以通过该技术分享病人的数据模式而不必担心隐私泄露问题。对于金融服务行业而言，联邦增量学习能够保障用户信息安全的同时使信用评估模型更加准确。然而，实现高效且安全的联邦增量学习面临诸多挑战： 1. **通信开销**：如何设计高效的更新和传输协议是关键所在；尤其是在网络带宽有限的情况下。 2. **数据隐私保护**：尽管本地存储模式减少了泄露风险，但跨设备间的数据交换仍需加强隐私防护措施。因此需要研究如差分隐私、同态加密等技术以增强安全性保障。 3. **非独立同分布（Non-IID）问题处理**：现实世界中每个客户端收集到的数据往往具有偏斜性，并且可能与全局数据分布不一致，这会影响模型更新的效果。联邦增量学习的技术实现需考虑以下方面： 1. 数据预处理：对本地获取的数据进行清洗和标准化以适应联邦框架。 2. 模型选择及初始化：挑选合适的架构并初始化以便不同客户端基于同一基础模型训练。 3. 学习策略制定：例如，规定哪些参数需要传输以及服务器如何聚合这些信息等规则。 4. 隐私保护机制集成：确保整个学习过程不会泄露用户数据隐私。 5. 系统优化：提高通信效率减少不必要的数据交换同时保证学习效果不受影响。 6. 模型评估与更新策略制定：根据新输入的数据持续改进模型性能。综上所述，联邦增量学习的研究和应用前景广阔但充满挑战。它不仅能够克服传统集中式方法在隐私保护方面的局限性，还能适应不断变化的分布特性使机器学习更好地服务于实际需求。随着跨学科合作加深和技术进步，这一领域有望取得更多突破并推动人工智能领域的革命性发展。

GFL：银河联邦学习框架

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简介：GFL（Galactic Federation Learning framework）是一款专为促进分布式机器学习研究与应用而设计的开源软件框架，旨在构建一个高效、安全且易于使用的协作式机器学习平台。 GFL是一个基于Pytorch的联合学习框架，提供了多种不同的联邦学习算法。它是Galaxy学习系统（GLS）的基础结构，而GLS则结合了区块链技术和GFL来构建一个更安全、去中心化的机器学习环境。目前，GFL的部分已经开源，并计划在未来不久开放其区块链部分。除了传统的联邦学习方法外，GFL还提供了一种基于模型提炼的新算法，为开发者提供了更多的选择和灵活性以训练他们的模型。对GFL框架感兴趣或有相关研究需求的用户可以通过加入特定的交流群来获取更多支持与信息分享。在设计过程中，GFL参考了PaddleFL的设计理念。使用GFL时，需要指定一些策略并创建联邦学习任务（FederateStrate）。

Federated Learning框架Leaf探坑记录

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本文为作者在研究Federated Learning框架Leaf过程中的心得体会和问题解决记录，旨在分享经验、帮助他人少走弯路。 Leaf是一个来自CMU的联邦学习框架。安装与配置环境的第一步是在GitHub上下载leaf项目，并根据requirements.txt文件中的要求安装所需的库。这里有几个需要注意的地方：首先，使用pip3进行安装可以避免在tensorflow中出现空包的问题；其次，由于目前tensorflow发布了2.0系列版本，而Leaf是基于1.x系列的语法编写的，因此可能需要修改requir以适应当前环境。

Federated Learning with PySyft

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Federated Learning with PySyft是一本教程，介绍如何使用PySyft库进行联合学习，使模型训练可以在分散的数据上安全地进行，保护用户隐私。基于pysyft的联邦学习前言联邦学习可以被视为一种加密的分布式学习技术，其核心在于分布式学习算法与同态加密技术的应用。通过这些方法，联邦学习能够从多个数据源获取模型更新，并确保中间过程中的完全隐私性。关于pysyft库：这是一个专为安全和隐私深度学习设计的Python库，它在PyTorch框架上增加了新的特性来支持联邦学习、差分隐私以及多方计算。该项目由OpenMined负责开发并得到了DropoutLabs与UDACITY等组织的支持。项目介绍本项目是由浙江大学VAG团队的一名成员刘同学基于pysyft实现的，旨在构建一个用于MNIST数据集分类任务的联邦学习框架。项目的目的是为小组成员提供参考和学习材料，并且代码编写规范、易于扩展。