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 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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

《Privacy-Preserving Decentralized Inference With Graph Neural Networks in Wireless Networks》part1 博士申请的技术面试，需要针对该论文做一个presentation。个人对这个方向和内容很感兴趣，也觉得这篇文章内容很不错，所以分享以互相交流。 无线网络中基于图神经网络…

联邦学习（FL）使多个客户端能够在不泄露其私有训练数据的情况下共同训练机器学习模型。在传统的FL中，系统遵循服务器辅助架构（服务器辅助FL），其中训练过程由中央服务器协调。然而，服务器辅助FL框…

联邦学习论文精读🚀 最近由于课题需要，我人生第一次，从头到尾完完全全一字不拉的精度了一篇论文，就是这篇联邦学习的始祖论文，Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decetralized Data，…

Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data -- 从分散数据中学习深度网络的通信效率 作者来源AbstractBackgroundContributionsFederated LearningPrivacyFederated OptimizationThe FederatedAveraging Algorithm实验总结 作者 H. Brendan …

定义：去中心化金融(Decentralized finance)，简称“DeFi”，是指基于区块链的无许可和透明金融服务生态系统。 DeFi是区块链、智能合约和预言机带来的最重大进步之一。DeFi一开始是在去中心化基础设施上重新创建通用金融工具的运动&#xff0c…

一、DeFi是什么？ DeFi，即去中心化金融（Decentralized Finance），也被称为“开放式金融”。 是一种基于区块链技术的金融系统。它使用智能合约在无需中介机构（如银行或金融机构）的情况下&#xf…

KDTree 项目使用教程 KDTree Swift implementation of a k-dimensional binary space partitioning tree. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kdtree2/KDTree 1. 项目介绍 KDTree 是一个用 Swift 实现的 k 维二叉空间分割树的库。它是一个不可变的枚举类型&…

原理的相关介绍：KD-Tree详解: 从原理到编程实现 k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。 索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是…

1、前言 点云中近邻点搜索查询是一种非常常见的数据处理操作步骤，近邻点搜索方式包括k近邻搜索、近距离搜索（球体近邻搜索）、圆柱体搜索三种方式，每一种搜索方式适用的场景各不相同。其中kdtree搜索是一种有效搜索近邻点方式&…

前言 本文分析KDTree的原理，集合案例深入理解，同时提供源代码。 三个案例：K近邻搜索、半径内近邻搜索、近似最近邻搜索。方法对比，如下表所示： 特性K近邻搜索半径内近邻搜索近似最近邻搜索描述查找K个最近邻点查找指…