Advertisement

联邦学习简介-杨强1

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《联邦学习简介》由杨强教授撰写，概述了联邦学习的概念、技术框架及其在保护数据隐私条件下的协作机器学习应用。 2016年是人工智能在全球范围内大放异彩的一年。随着AlphaGo接连战胜两位人类顶尖围棋职业选手，我们见证了人工智能展现出的巨大潜力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 联邦学习简介-杨强1
    优质
    《联邦学习简介》由杨强教授撰写，概述了联邦学习的概念、技术框架及其在保护数据隐私条件下的协作机器学习应用。 2016年是人工智能在全球范围内大放异彩的一年。随着AlphaGo接连战胜两位人类顶尖围棋职业选手，我们见证了人工智能展现出的巨大潜力。
     
  • 联邦学习简介(PPT)
    优质
    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。
     
  • 联邦学习简介-PPT分享
    优质
    本PPT旨在介绍联邦学习的概念、技术原理及其应用场景。内容涵盖隐私保护机制与多方协作模型训练方法，适合初学者入门了解。 联邦学习是一种分布式机器学习技术，在保护用户隐私的同时实现数据协作。它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下共同训练模型，通过交换加密的梯度或参数更新来提高模型性能。这种方法特别适用于医疗、金融等对数据安全要求极高的行业。 为了帮助大家更好地理解和掌握联邦学习的概念与实践方法，我们准备了《联邦学习简单介绍》PPT文档。该文档从基础理论出发，并结合实际案例进行讲解，旨在让初学者能够快速入门并应用到具体项目中去。
     
  • 杨强教授领衔：2021年联邦学习专题研讨会议第一场
    优质
    本段介绍2021年首场由杨强教授领军的联邦学习专题研讨会。该活动聚焦于探讨联邦学习领域的最新进展和挑战，旨在推动技术革新与跨学科合作。 本段落介绍了联邦学习的概念及其面临的挑战。文章指出，在人工智能领域的一个主要难题是数据碎片化与孤岛现象。为解决这一问题，联邦学习技术得以发展并应用。文中阐述了联邦学习的基本原理及应用场景，并分析了该方法的优势和存在的挑战。作者认为，作为一种潜在的解决方案，联邦学习有助于应对由数据碎片化和孤岛效应带来的种种挑战，在人工智能领域展现出广阔的应用前景。
     
  • AI向善：解决数据孤岛与联邦学习（CCF-微众银行-杨强）.pdf
    优质
    本文探讨了如何通过联邦学习技术克服数据孤岛问题，促进人工智能在保护隐私的同时实现跨机构、跨行业的协作和创新。演讲者为中国科学院自动化研究所教授及微众银行首席人工智能官杨强博士。 微众银行的杨强提出了“AI向善”以及解决数据孤岛问题的方法，并介绍了联邦学习的相关内容。该文章转自CCF平台。
     
  • 强化学习简介：强化学习概述
    优质
    本文将介绍强化学习的基本概念和核心思想，探讨其工作原理、主要算法以及在不同领域的应用情况。 强化学习是一种机器学习方法，它通过试错过程让智能体在环境中采取行动以最大化某种累积奖励信号。这种方法特别适用于解决那些难以用传统编程技术来处理的问题，比如游戏、机器人控制以及资源管理和调度等领域。 强化学习的核心概念包括智能体（Agent）、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)和奖励(Reward)等。在这个框架下，智能体会根据当前所处的状态选择一个动作，并从环境中接收反馈形式的即时或延迟奖励。其目标是通过学习来优化策略——即决定采取何种行动的最佳规则。 强化学习的研究领域十分广泛，涵盖了多种算法和技术，如Q-learning、深度增强学习（Deep Reinforcement Learning）、政策梯度方法等。这些技术的进步推动了人工智能在多个领域的突破性进展，并将继续成为未来研究的重点方向之一。
     
  • 迁移学习-杨强-2015_转递式迁移学习1
    优质
    本讲座由杨强教授于2015年带来，聚焦于转递式迁移学习的研究与应用，深入探讨了该技术的核心理论及实际案例。 迁移学习是一种利用源域知识来提升目标域性能的技术，在多种应用领域已证明其有效性。然而，该技术的一个主要限制是要求源域与目标域之间存在直接联系；若二者无明显关联，则难以有效转移知识。 为应对这一挑战，本段落提出了一种新的概念——转导迁移学习（Transitive Transfer Learning, TTL），旨在打破传统的距离约束，在没有直接关系的源域和目标域间实现有效的知识转移。例如，当源数据是文本而目标领域涉及图像时，可以通过插入一个或多个中间领域的形式来建立联系。 为此目的，我们设计了一个框架：首先选定合适的中间区域以连接源与目标；随后通过这些桥梁进行实际的知识迁移操作。实验表明，在多种分类任务上该方法能够达到当前最优的精度水平。 在TTL框架内，“域选择”是关键步骤之一，即挑选出最适合作为中介的数据集来连结源和目标领域。“知识转移”，则是指利用选定中间区域上的数据执行从源头向目的地的知识迁移过程。这可能涉及使用特定算法将一个领域的实例或模式转移到另一个领域。 TTL框架的独特价值在于其能够跨越缺乏直接联系的领域进行有效连接，从而适用于如图像分类、文本分类等多种机器学习问题的应用场景中。 此外，在此基础上还可以结合深度学习技术来进一步优化知识转移的效果。例如通过训练模型以捕捉源域与目标域间更深层次的关系映射，增强迁移效率和准确性。 综上所述，TTL框架提供了一种强大的手段用于在缺乏直接关联的领域之间实施有效的知识迁移，并具备广泛的应用潜力。
     
  • 联邦学习:Federated-Learning
    优质
    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》