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利用tangle算法实现的去中心化个性化联邦学习完整功能的Python代码包(高分项目)

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简介:
该资源采用基于tangle算法的去中心化个性联邦学习Python源码,并附带详细使用说明及数据支持(高分项目)。如有需要,欢迎随时咨询交流。代码均为经过严格测试运行成功的版本,可放心下载使用。 本项目具有高度的安全性和可靠性,适用于包括计科、人工智能等在内的多个专业领域。该项目的特点在于所有核心代码均经过测试验证,在上传前确保无任何问题。该资源适合在校学生、教师或企业员工作为学习资料使用,特别适合计算机相关专业的本科生和研究生参考。建议基础较为扎实的用户在此基础上进行功能扩展和优化设计。 项目不仅能够实现预定目标,还具有较高的灵活性和适应性,可用于毕设研究、课程设计、实验开发以及教学演示等多种场景。 建议在下载完成后立即访问README.md文件(如果存在)。此内容仅限于学习目的使用,禁止将其用于任何商业或盈利活动。

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客服
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  • 4-2+FATE-践.zip
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    本资料探讨了在FATE框架下进行联邦学习时,如何通过算法优化提高性能。适合对联邦学习有兴趣的研究者和开发者参考。 4-2+FATE:高性能联邦学习算法优化实践
  • Python模型——FedTP和Transformer进行深度合训练
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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。
  • 关于区块链驱动Python及文档解析(优质
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    本项目提供基于区块链技术的去中心化联邦学习完整Python实现与详细文档,旨在促进数据安全共享和AI模型训练。 项目介绍 AlphaMed 是一个基于区块链技术的去中心化联邦学习解决方案,旨在使医疗机构能够在保证其医疗数据隐私和安全的同时,实现多机构联合建模。医疗机构可以在本地节点进行模型训练,并支持匿名地将加密参数共享至聚合节点,从而确保更安全、可信的联邦学习。 相比于传统的联邦学习方法, 该资源包含个人毕设项目源码及文档说明,代码经过全面测试且功能正常,请放心下载使用! 1. 该项目的所有代码均在成功运行验证后上传。 2. 非常适合计算机相关专业的在校学生(如计算机科学、人工智能、通信工程等)、教师或企业员工用于学习和研究。也适用于初学者进行进阶学习,同时也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的参考材料。 3. 如果有一定的编程基础,可以在此代码基础上进一步开发以实现更多功能,并可用于毕业设计或其他学术任务。 下载后,请先查看README.md文件(如果有),仅供学习参考之用。请勿用于商业用途。
  • Python及文档资料(含模型和数据).zip
    优质
    本资源包提供了一个全面的去中心化联邦学习Python实现案例,包括详细的代码、文档以及预训练模型和示例数据集。适合初学者快速上手研究。 【资源介绍】该资源包含项目的全部源代码,并且下载后可以直接使用!适用于计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末作业及毕业设计项目,可作为学习参考。 本资源仅提供“参考资料”,如需添加其他功能,则需要能够理解代码并热爱钻研,自行调试。完全去中心化的联邦学习实例python源码+项目说明+模型+数据.zip ## 一、代码架构 1. configuration:包含配置文件,在配置文件中分为**横向联邦**与**纵向联邦**两种模式的设置,可独立配置和运行。 2. data:存放数据加载及处理的相关代码。 3. model:存储模型定义及相关信息。 4. train:包含训练相关代码以及一些辅助函数。 5. train/res:所有经过训练后的结果图会保存在此目录下。 6. utils:提供工具函数,方便进行各种操作和调试。 7. img:存放readme中的图片。 ## 二、代码详解 ### (一) 横向联邦 #### 1 数据集选用 使用`FashionMNIST`数据集。该数据集中包含训练图像共60,000张,测试图像为10,000张,并且涵盖了10个不同的类别。 #### 2 参与训练客户端 - 在代码中创建了n个不同client对象以模拟多个参与方(客户端的数量可在配置文件里设置)。 - 客户端之间采用**环形**连接方式,即[0->1->2->3->...->n->0]。 - 实际上,各个客户端之间的信息交换需要通过网络IO实现,在后续开发中需要注意如何减少通信成本。 #### 3 数据集获取与划分 ......
  • 基于PyTorchpFedMe
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    本研究提出了一种基于PyTorch框架的pFedMe算法,旨在通过个性化联邦学习提升模型在不同数据分布下的适应性与性能。 该存储库实现了论文《使用Moreau信封进行个性化联合学习》(NeurIPS 2020)中的所有实验内容。作者为Canh T. Dinh、Nguyen H. Tran 和Tuan Dung Nguyen。 除了实现pFedMe算法外,本项目还实现了FedAvg和Per-FedAvg算法,并使用Pytorch进行联合学习。 软件需求包括:numpy, scipy, torch, pillow以及matplotlib。要下载所需依赖项,请运行命令`pip3 install -r requirements.txt`。 数据集方面,我们采用了两个数据集:MNIST 和 Synthetic。为了生成非均匀分布的MNIST数据,请访问data/Mnist文件夹并执行以下操作:python3 generate_niid_20users.py
  • 关于综述.pdf
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    本文档为读者提供了关于个性化联邦学习领域的全面概述。探讨了联邦学习框架下如何实现模型个性化以适应不同用户的数据特点和需求,涵盖了现有研究进展、挑战及未来方向。 这段文字提到了几种联邦学习的方法:联邦多任务学习、FedProx、FedMD以及具有个性化层的联邦学习和联邦迁移学习。
  • C++CodeFormer图像清晰马赛克(含
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    本文详细介绍并提供了使用C++语言实现CodeFormer模型进行图像超分辨率和去除马赛克效果的方法及完整源代码,适用于希望在C++环境中应用深度学习技术改善图像质量的研究者和技术爱好者。 CodeFormer是一个基于AI技术的深度学习人脸复原模型,由南洋理工大学与商汤科技联合研究中心共同开发。该模型结合了VQGAN和Transformer等多种先进技术,能够通过输入模糊或马赛克图像生成清晰度更高的原始图像。它可以用于修复老照片、去除照片中的马赛克、将黑白照片上色以及增强低码率视频的细节等场景。 CodeFormer利用先进的神经网络AI技术,可以准确地恢复老旧、模糊或者残缺的照片和视频,并且还可以为黑白影像增添色彩。其效果非常出色,在网友间被誉为“最强AI去马赛克工具”。有兴趣的朋友不妨尝试一下这个强大的模型。
  • Python
    优质
    本项目旨在通过Python语言实现多种经典强化学习算法,并应用到实际问题求解中,以验证其有效性和实用性。 这个库提供了代码和练习,并包含了一些受欢迎的强化学习算法的解决方案。
  • FedDG:连续频谱情景图像域泛
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    FedDG是一种创新的联邦学习框架,旨在通过连续频谱情景学习技术提升医学图像分割任务中的域泛化能力。该方法有效解决了不同医疗机构间数据分布差异带来的挑战,促进了医疗AI应用的广泛部署和有效性。 FedDG:医学图像分割的联邦域泛化通过连续频率空间中的情景学习。这篇论文探讨了在医学图像分割领域应用联邦学习技术以实现更好的跨域泛化能力,并提出了一种新颖的方法,即利用连续频率空间中的情景学习来改进模型的表现。