前言：写本篇是为了记录一下之前阅读过的一些关于联邦学习的文章（主要是两篇联邦学习综述），然后对其中的一些关键点进行了总结，并加入了个人对于联邦学习这一研究领域的理解以及思考（侵删）。 可供参考链接： https://www.cnblogs.com/lucifer1997/p ...

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区块链与联邦学习综述 本期分享的论文是由Dinh C. Nguyen等人在2021年发表在IEEE Internet of Things Journal的文章《Federated Learning Meets Blockchain in Edge Computing Opportunities ...

视频：链接 介绍 联邦学习是一种不需要收集各数据拥有方所有的数据，便能协作地训练一个模型的机器学习过程 旨在建立一个基于分散数据集的联邦机器学习模型。在模型训练过程中，隐私数据不离开本地，各方仅交换模型相关的信息或加密的数据，已训练好的联邦学习模型可以置于联邦学习系统的各参与方，也可以在多方 ...

联邦学习（Federated Learning） from： https://blog.csdn.net/cao812755156/article/details/89598410 联邦学习 ...

©作者 | Doreen 01 联邦学习的背景知识 近年来，随着大量数据、更强的算力以及深度学习模型的出现，机器学习在各领域的应用中取得了较大的成功。 然而在实际操作中，为了使机器学习有更好的效果，人们不得不将大量原始数据送入模型中训练，这使得一些敏感数据被恶意的攻击者窃取 ...

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