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： ...

部分文字引用自该文：崔建京, 龙军, 闵尔学, et al. 同态加密在加密机器学习中的应用研究综述[J]. 计算机科学, 2018(4):46-52. 同态加密 　　Rivest等人[1]于19 ...

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： ...

联邦学习简介 联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是 ...

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin Tong. 2019. Federat ...

论文[1]在联邦学习的情景下引入了多任务学习，其采用的手段是使每个client/task节点的训练数据分布不同，从而使各任务节点学习到不同的模型，且每个任务节点以及全局(global)的模型都由多个分 ...

1 导引 联邦学习做为一种特殊的分布式机器学习，仍然面临着分布式机器学习中存在的问题，那就是设计分布式的优化算法。 以分布式机器学习中常采用的client-server架构（同步）为例，我们常常会 ...

1 分布式机器学习、联邦学习、多智能体介绍 最近这三个方面的论文都读过，这里写一篇博客归纳一下，以方便搞这几个领域的其他童鞋入门。我们先来介绍以下这三种机器学习范式的基本概念。 1.1 分布式机器 ...

1 导引 我们在《Python中的随机采样和概率分布(二)》介绍了如何用Python现有的库对一个概率分布进行采样，其中的Dirichlet分布大家一定不会感到陌生，这篇博客我们来更详细地介绍Dir ...

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ arXiv:1908.07873v1 [cs.LG] 21 Aug 2019 Abstract 　　联邦学习包括通过远程设备或孤 ...