联邦学习（Federated Learning）分类及架构设计1、联邦学习起源2、联邦学习定义3、联邦学习的隐私保护机制4、联邦学习分类4.1 水平/横向联邦学习（Horizontal Federated Learning）4.2 垂直/纵向联邦学习（Vertical Federated Learning）4.3 联邦迁移学习（ Federated Transfer Learning）5、联邦学习系统架构5.1 水平联邦学习系统架构5.2 垂直联邦学习系统架构5.3 联邦迁移学习系统架构5.4 联邦学习激励机制6、联邦学习的应用 (声明：本文参考论文“Federated Machine Lea

使用Raspberry PI（PySyft）进行联合学习 我们是一群从安全和私密AI奖学金挑战研究小组PyTorch机器人学者和共同致力于实现 教程由从 。 我们将在两个Raspberry Pi上设置PySyft，并学习如何通过PySyft在Raspberry Pi上训练递归神经网络。 项目目的 在Raspberry Pi（RPI）上使用联合学习的目的是在设备上构建模型，从而不必将数据移到集中式服务器。 除了增加隐私性外，FL还适用于物联网应用程序，因为可以在设备上进行培训，而不必在设备和中央服务器之间传递数据。 该项目实现了OpenMined教程，该项目使用2个RPI来模拟该过程，以将一个人的姓氏及其最有可能的起源语言分类。 了解更多关于这个被写的文章中 联合学习？ 您想了解有关联合学习的更多信息吗？ 别再看了！ 我们的团队准备了几篇文章来帮助您快速入门： 树莓派？ 您想知道需

Federated Machine Learning: Concept and Applications

联邦学习综述论文简单总结（免费）。如何允许多个数据所有者协作培训和使用共享的预测模型，同时保持所有本地培训数据的私密性?传统的机器学习方法需要将所有数据集中在一个位置，通常是一个数据中心，这很可能违反了用户隐私和数据保密性方面的法律。目前，世界上许多地方要求科技公司根据用户隐私法仔细对待用户数据。

联邦学习 Federated Learning Everything about federated learning. Your contribution is highly valued! 关于联邦学习的资料，包括：介绍、综述文章、最新文章、代表工作及其代码、数据集、论文等等。 欢迎一起贡献！ 目录 1. 教程 Tutorial 文字 PPT (AAAI-19) (AAAI-19) 视频 GDPR, Data Shortage and AI (AAAI-19 Invited Talk) 新闻 2019/02/09 谷歌发布全球首个产品级移动端分布式机器学习系统，数千万手机同步训练 2. 相关论文 Related Papers 综述与介绍 Survey And Introduction arXiv 201912 - Advances and Open Problems in Fede

python+pytorch实现的联邦学习代码。 联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。联邦学习作为分布式的机器学习范式,可以有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,能从技术上打破数据孤岛,实现AI协作。

隐私保护联合学习I 我的“最后一年”项目的源代码-隐私保护联合学习（I） 数据预处理 在以下位置下载原始数据： : 运行Data_Preprocessing.py以生成该项目所需的所有数据文件 集中学习 在Centralized_Training.py中：（1）运行train_model（epochs）以运行模型（2）运行threshold_calculation（Path）以获取阈值（3）运行valuate_model（）以获取TP，FP，TN，FN，准确性，精度和召回模型 个人学习 在Individual_Training_Client1.py，Individual_Training_Client2.py，Individual_Training_Client3.py中：（1）运行train_model（epochs）以运行模型（2）运行threshold_calculation（P

在中国计算机学会的数字图书馆中“微众银行-刘洋-联邦学习的研究及应用”视频的ppt截图，由于网站中的视频不是很清晰，ppt也不能保证文字也特别清晰。 视频网址：https://dl.ccf.org.cn/audioVideo/detail.html?id=4360432544024576&_state=&_ack=1&_access_code=1c1ef48794b443bab9f74dddd16cd39b。 视频简介：联邦学习框架的优势到底是什么? 作为一个机器学习框架，联邦学习能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和建模。而在联邦学习的基础上，迁移学习的能力也可以被搭建出来，做到举一反三的效果。而根据孤岛数据具有不同分布的特点，我们提出了不同的联邦学习方案。在本次报告中，我们将全面介绍联邦学习的概念与应用，并将提供联邦学习开源项目FATE（https://github.com/webankfintech/fate）详解，FATE提供了一种基于数据隐私保护的安全计算框架，为机器学习、深度学习、迁移学习算法提供强有力的安全计算支持。

stash-federated-scm-plugin 用于提供提交清理检查的 Stash 插件

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