Federated Learning with PySyft

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简介：
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。

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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。

FedMMD: Heterogeneous Federated Learning with Multi-teachers

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FedMMD是一种新颖的联邦学习框架，旨在处理异构数据环境。通过引入多教师机制，该方法增强了模型在多样化数据源上的泛化能力和隐私保护。联邦蒸馏是联邦学习中的一个新算法范式，它使客户端能够训练不同的网络架构。在这一过程中，学生模型可以通过提取来自客户端对公共服务器数据的平均预测来获取其他模型的信息，并且不会侵犯个人数据隐私。然而，仅依赖于所有学生的软标签作为单一教师的方法会受到客户端样本偏差的影响，尤其是在本地数据集异构的情况下。软标签指的是不同模型之间的平均分类分数。为了解决这个问题，在本段落中我们提出了一种新的联邦学习框架FedMMD（基于多教师和多特征蒸馏的联邦学习），该方法对客户端间不同的数据分布具有鲁棒性。与现有的所有学生共享同一教师的方法相比，FedMMD 为每个需要进行多次独立蒸馏的学生分配了不同的教师模型。由于每个模型都可以单独作为其他学生的老师，因此这种方法解决了单一平均软标签带来的性能限制问题。此外，在每次蒸馏过程中，FedMMD 并不使用模型在公共数据上的平均软标签来指导训练过程，而是引入了一种结合中间表示和软标签的策略以更全面地捕捉教师的信息细节。我们的实验结果表明，这一方法在两个公开的数据集（CIFAR10 和 MINIST）上均取得了良好的性能表现。

Federated Learning with Differential Privacy: Utilizing PyTorch Across Various Neural Networks and Scenarios

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本研究探讨了在PyTorch框架下，联邦学习与差分隐私技术结合的应用，适用于多种神经网络模型和场景，旨在增强数据安全性和模型泛化能力。如果您在研究中发现“DP联合学习”有用，请考虑引用： @ARTICLE{Wei2020Fed, author={Kang Wei and Jun Li and Ming Ding and Chuan Ma and Howard H. Yang and Farhad Farokhi and Shi Jin and Tony Q. S. Quek and H. Vincent Poor}, journal={{IEEE} Transactions on Information Forensics and Security}, title={Federated Learning with Differential Privacy: {Algorithms} and Performance Analysis}, year={2020} }

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》

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 初学者论文汇总.doc

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本文档为初学者整理了关于联邦学习（Federated Learning）领域的精选论文列表，涵盖基础理论、算法实现及应用案例等内容。联邦学习综述论文简单总结：如何允许多个数据所有者协作训练并使用共享的预测模型，同时确保本地训练数据的私密性？传统的机器学习方法需要将所有数据集中在一个位置（通常是数据中心），这可能违反用户隐私和数据保密性的法律要求。目前，在世界许多地方，科技公司被要求根据相关法律法规谨慎处理用户的数据。

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。

Solving-VRPTW-with-Reinforcement-Learning

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本文探讨了运用强化学习解决带时间窗口的车辆路由问题（VRPTW），提出了一种创新算法，以提高物流配送效率和降低成本。解决VRPTW的强化学习方法涉及利用机器学习技术来优化车辆路径规划问题，在考虑时间窗口约束的情况下提高配送效率和服务质量。通过训练智能体在复杂的物流环境中做出最优决策，可以有效减少运输成本并提升客户满意度。这种方法为动态变化的实际应用场景提供了灵活且高效的解决方案。

Reinforcement Learning with Optimal Control

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本课程探讨强化学习与最优控制理论，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划及函数近似等主题，旨在培养学生解决复杂系统优化问题的能力。《强化学习与最优控制》；作者：Dimitri P. Bertsekas；出版社：MIT；出版日期：2018年12月14日；类型：教材草案。

CISM Learning Note with WaterMark.pdf

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这份文档是CISM Learning Note的学习资料，包含了与认证信息系统管理者考试相关的学习内容，并加入了水印以保护版权。 CISM学习笔记（原创）