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【阅读笔记】联邦学习实战——联邦学习医疗健康应用案例
联邦学习实战 联邦学习医疗健康应用案例 前言 1 医疗健康数据概述 2 联邦医疗大数据与脑卒中预测 2 1 联邦数据预处理 2 2 联邦学习脑卒中预测系统 3 联邦学习在医疗影像中的应用 3 1 肺结节案例描述 3 2 数据概述 3 3 联
联邦学习
Fate
横向联邦学习
深度学习
卷积神经网络
功能视图的组成
功能视图是构建联邦学习系统所需功能的技术中立的视图 功能视图描述了支持联邦学习活动所必需功能的分布 定义了功能之间的依赖关系 功能视图涵盖的联邦学习内容如图 包括 功能组件 功能层 跨层功能 功能组件是参与某一活动所需的 能实现的功能构件
隐私计算
联邦学习
多方安全计算
架构层
算法层
安装tensorflow-gpu和tensorflow_federated
前言 在安装tensorflow gpu前要先安装CUDA和cuDNN 具体安装步骤可以见上一篇文章 记录Win10正确安装CUDA和cuDNN的过程 记录一些坑 安装tensorflow gpu 我电脑上安装的CUDA版本为10 2 cu
tensorflow
深度学习
人工智能
联邦学习
联邦学习的过程
联邦学习的过程分为自治和联合两部分 自治的部分 首先 两个或两个以上的的参与方们在各自终端安装初始化的模型 每个参与方拥有相同的模型 之后参与方们可以使用当地的数据训练模型 由于参与方们拥有不同的数据 最终终端所训练的模型也拥有不同的模型参
联邦学习
样本对齐
数据模型
PySyft中model.get()方法解释
最近在看联邦学习相关内容 上手了PySyft框架 该框架相当于是在Pytorch深度学习框架上扩展的第三方API 对我经常使用Pytorch深度学习框架的人来说再合适不过 然后在网上找各种帖子学习了一点基础的东西 其中有一篇比较经典的帖子是
Pytorch
pysyft
联邦学习
python
Mac os安装SEAL
cmake的选项可以参考 https github com microsoft SEAL optional debug and release modes 视频参考 https www youtube com watch v 7vJJMU2
联邦学习
疯狂的联邦学习!研究员年薪百万?
码农不容易 我这十几年一直在学习 停都停不下来 因为互联网技术发展真的造化弄人 上学那会儿 老师说C 有前途 因为大多数的企业都用它来写服务器程序 过了两年突然原来这个世界是Java的 遂挑灯恶补Spring 然而 技术永远在诞生新的 概念
多方安全计算
联邦学习
隐私计算
一文读懂联邦学习的前世今生(建议收藏)
前言 联邦学习 Federated Learning 作为人工智能的一个新分支 为机器学习的新时代打开了大门 如果投票问人工智能和大数据应用领域有什么好玩又好用的新技术 联邦学习 一定是排在前列的 这项技术由谷歌在2016年首次提出 从20
联邦学习
大数据
分布式机器学习
隐私保护技术
密码学
隐私计算S2赛季-谁是真正的王者
去年至今 隐私计算大约经历了如火如荼的一年 身为局中人 看穿居中事 道尽居中话 为的无非是让更多的来了解这个比较细分的AI领域 秋天本是硕果累累的丰收季 隐私计算这个行业算是金秋吗 一喜一悲 一喜为百花齐放 我所知道在布 挂 局 钩 隐私计
隐私计算
联邦学习
多方安全计算
mysql
talkingdata
区块链如何应用于边缘计算、隐私计算联邦学习
近年来数据安全事件频发 数据安全威胁日益严峻 随着 中华人民共和国数据安全法 的颁布和实施 对企业合规安全地发挥数据价值提出了更高的要求 如何在保障数据安全的前提下发挥数据价值 平衡效率和风险 是当前面临的重要课题 本文探讨如何将区块链应用
区块链
边缘计算
隐私计算
联邦学习
数据安全
联邦学习工程实践中的三大难题
实践是检验真理的唯一标准 联邦学习谈概念的文章已经很多 今天我们来从实践中聊几个实事求是的问题 联邦学习领域已有众多论文支撑 但在实践中 因为涉及到多学科的交叉 真正能落地应用的平台 少之又少 所以你可以看到已经有三四十家做联邦学习的公司
隐私计算
联邦学习
多方安全计算
云计算
隐私计算项目评估的“偏见”
如何评估一个项目是不是值得投资 这件事情可能VC最有专业性 本文站在一线工作者的角度 阐述目前隐私计算项目的深浅 有些东西 一定是老百姓口中说出来的可能更贴近现实 做硬件的拼技术 荷兰ASML公司是全球最大的光刻机制造商 也是全球唯一可以提
隐私计算
联邦学习
多方安全计算
大数据
隐私计算和联邦学习发展的举措
建立大数据隐私计算和联邦学习生态联盟 联邦学习的新商业模式需要一个商业联盟 联盟包含有 N 个实体 加入联盟的实体 可以像朋友圈一样能够利用各自的数据联合建立模型 联邦数据联盟鼓励各方参与 联盟成员一方面进行垂直领域的合作 另一方面 联盟有
多方安全计算
隐私计算
联邦学习
数据隐私
联盟生态
联邦学习-区块链论文笔记:Blockchained On-Device Federated Learning
链接 IEEE Xplore Full Text PDF ieeexplore ieee org stamp stamp jsp tp arnumber 8733825 作者 Hyesung Kim 延世大学团队 一点感悟 区块链和联邦学习
FLChain圆桌派
区块链
联邦学习
梯度隐私泄露
梯度隐私泄露 动机 梯度泄露推测方法 DLG 梯度泄露防御方法 梯度信息推测出数据集信息 三种预设 参考文献 动机 传统认为 在用户与用户 用户与中心之间传输梯度信息是安全的 本文打破了这种理所当然 已知学习模型 权重参数W和真实梯度 W
联邦学习
【阅读笔记】联邦学习实战——构建公平的大数据交易市场
联邦学习实战 构建公平的大数据交易市场 前言 1 大数据交易 1 1 数据交易定义 1 2 数据确权 1 3 数据定价 2 基于联邦学习构建新一代大数据交易市场 3 联邦学习激励机制助力数据交易 4 FedCoin支付系统设计 4 1 Po
联邦学习
Fate
区块链
共识机制
网络安全
2020年 我对数据行业的思考
疫情之下 半年已过 2020年 似乎过的特别快 也特别难 各行各业 今天我想回首这半年下来对数据这个行业的一些观点 我看到了一些趋势的变化 数据行业的重心从 获取存储 迁移到 开放共享 数据应该从 越用越贬值 变成 越用越值钱 数据已经变成
隐私计算
多方安全计算
联邦学习
大数据
联邦学习(Federated Learning)
联邦学习简介 联邦学习 xff08 Federated Learning xff09 是一种新兴的人工智能基础技术 xff0c 在 2016 年由谷歌最先提出 xff0c 原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题 xff0c 其设计
Federated
Learning
联邦学习
联邦学习(Federated Learning)
联邦学习简介 联邦学习 xff08 Federated Learning xff09 是一种新兴的人工智能基础技术 xff0c 其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全 保护终端数据和个人数据隐私 保证合法合规的前提下 xff0c 在多参与
Federated
Learning
联邦学习