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Bolt: Anonymous Payment Channels for Decentralized Currencies 学习笔记

1. 引言 Matthew Green和Ian Miers 发表于2017年论文《Bolt: Anonymous Payment Channels for Decentralized Currencies》。 相关代码实现见: https://github.com/boltlabs-inc/libzkchannels 使用payment channel进行链下支付的典型方案有: Light…

Blockchain Assisted Decentralized Federated Learning 阅读笔记 TPDS’2022

Introduction 区块链可以用于取代联邦学习中的中心聚合服务器目前的区块链联邦学习中的区块链和参与联邦学习的用户独立,相当于服务器换成了一条区块链,也会有隐私泄漏的风险目前的区块链联邦学习的工作缺乏对收敛性能和资源分配的考虑本文做的工作是把挖矿任务也交给训练模型的…

联邦学习笔记—《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》

摘要: Modern mobile devices have access to a wealth of data suitable for learning models, which in turn can greatly improve the user experience on the device. For example, language models can improve speech recognition and text entry, and image …

Mix-of-Show: Decentralized Low-Rank Adaptation forMulti-Concept Customization # 论文阅读

#URL https://arxiv.org/pdf/2305.18292 TL;DR 23 年 5 月腾讯 PCG 新加坡国立大学的文章。提出了一种多角色保持方案,同时还可以生成背景和交互的物体。核心是多 lora 融合,并在其中提出了一些优化点。 文章的主要贡献: 提出一种多人 …

2023 Blockchain-Based Decentralized and LightweightAnonymous Authentication for Federated Learning

威胁模型: 方案应满足的安全需求: 设计目标: 动态累加器: 具体方案: A. Initialization B. Pseudonym Generation C. Genesis Block Generation D. Registration E. Local Model Signature GenerationF . Local Model V erif…

基于Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data文章的 FedAvg 模型复现

基于 PyTorch 语法复现FedAvg 模型 本联邦学习模型是基于论文 : Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data.实现。看文章之前需要对该文章有了解,本篇文章主要以 code 为主 复现代码地址:FedAvg FedAvg 算法思想 FedAvg 大致思想如下: …

Fast Multi-UAV Decentralized Exploration of Forests

单词 exacerbate 加剧 clutter 杂乱 deploy部署 occlusion 遮挡 impose 强制执行 mitigate 缓解 coordination协调 decentralized分散式 frontiers边界 utilize利用 凸包:给定二维平面上的点集,凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形 论文 一、…

Decentralized Applications

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> https://www.safaribooksonline.com/library/view/decentralized-applications/9781491924532/ 转载于:https://my.oschina.net/swingcoder/blog/1807325

论文解读——Balancing Computation Speed and Quality:A Decentralized Motion Planning Method...

Balancing Computation Speed and Quality: A Decentralized Motion Planning Method for Cooperative Lane Changes of Connected and Automated Vehicles 参考资料来源:《Balancing Computation Speed and Quality: A Decentralized Motion Planning Method for …

《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 这篇文章算是联邦学习的开山之作吧,提出了FedAvg的算法,文中对比了不同客户端本地训练次数,客户端训练数据集划分的影响。 0. Abstract 现代移动设备可以获取大…

Zerocash:Decentralized Anonymous Payments from Bitcoin

Zerocash是在btc上增加一套匿名支付机制得到的货币,这套匿名支付机制叫做DAP(Decentralized Anonymous Payment )方案,DAP可以搭建在任何基于账本的加密数字货币上层,提供一套匿名机制。zcash系统利用zkSnark构造了去中心化的”匿名池“ &…

GDSRec:Graph-Based Decentralized Collaborative Filtering for Social Recommendation(基于图的社交推荐分散协作过滤)

GDSRec:Graph-Based Decentralized Collaborative Filtering for Social Recommendation 摘要——基于 user-item interactions和user-user social relations生成推荐是基于 web 的系统中的常见用例。这些联系可以自然地表示为图结构数据,因此利用图神经…

去中心化身份 DID( Decentralized Identifiers)

目 录 W3C DID标准一、背景1、DID的动机2、人类友好标识符的作用 二、DID与其他全球唯一标识符的区别三、DID的格式四、DID文件(DID Document)五、DID算法六、DID和隐私设计七、DID和可验证证书(VC) W3C DID标准 去中心化身份标识(Decentralized Identif…

【论文阅读】(FedAvg)Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.05629 Abstract 现代移动设备能访问到的大量数据都十分适合于学习模型,并且基于此页可以反过来改善用户在该设备上的体验。例如&am…

联邦学习开山之作:Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 带你走进最初的联邦学习 论文精读

原文链接:Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (mlr.press) 该论文是最早提出联邦学习的论文,作者结合背景提出了联邦平均的算法,并作了相应验证实验。 ABS 随着移动设备的用户增加,产…

A Blockchain-Based Decentralized Federated Learning Framework with CommitteeConsensus

基于区块链的具有委员会共识的分散式联邦学习框架 期刊:IEEE Network 作者:Yuzheng Li; Chuan Chen; Nan Liu; Huawei Huang; Zibin Zheng; Qiang Yan 时间:2020.12.14 一、Abstract 为了解决恶意客户端或中心服务器不断攻击全局模型或用…

【联邦学习+区块链】A Blockchain-based Decentralized Federated Learning Framework with Committee Consensus

文章目录 1. Introduction2. The proposed frameworkA. Blockchain StorgeB. Committee Consensus MechanismC. Model Training 3. DiscussionA. Node management and incentiveB. Committee ElectionC. Malicious NodesD. Storge Optimization 4. ExperimentA. Settings and N…

A Decentralized Federated Learning Frameworkvia Committee Mechanism with Convergence Guarantee

一、ABSTRACT 提出一种无服务器联邦学习框架,基于委员会机制的联邦学习,该框架可以确保算法的鲁棒性据具有收敛性保证。在CMFL中,设立了一个委员会系统来筛选上传的本地梯度。委员会系统通过选择策略选出本地梯度,用于聚合过程&a…

论文笔记 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

论文题目:《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》 时间:联邦学习由谷歌在2016年提出,2017年在本文第一次详细描述该概念 地位:联邦学习开山之作 建议有时间先学一下机器学习 o(╥﹏╥)o 如果实在是没有的话,就先了解一下这些东…