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联邦学习实战
作者: 杨强等 著14.59万字89人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (220章)
倒序
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正文
CHAPTER1联邦学习概述1.1数据资产的重要性1.2联邦学习提出的背景1.3联邦学习的定义1.4联邦学习的分类1.5联邦学习算法现状CHAPTER2联邦学习的安全机制2.1基于同态加密的安全机制2.1.1同态加密的定义2.1.2同态加密的分类2.2基于差分隐私的安全机制2.2.1差分隐私的定义2.2.2差分隐私的实现机制2.3基于安全多方计算的安全机制2.3.1秘密共享2.3.2不经意传输2.3.3混淆电路2.4安全机制的性能效率对比2.5基于Python的安全计算库CHAPTER3用Python从零实现横向联邦图像分类3.1环境配置3.2PyTorch基础3.2.1创建Tensor3.2.2Tensor与Python数据结构的转换3.2.3数据操作3.2.4自动求导3.3用Python实现横向联邦图像分类3.3.1配置信息3.3.2训练数据集3.3.3服务端3.3.4客户端3.3.5整合3.4联邦训练的模型效果3.4.1联邦训练与集中式训练的效果对比3.4.2联邦模型与单点训练模型的对比CHAPTER4微众银行FATE平台4.1FATE平台架构概述4.2FATE安装与部署4.2.1单机部署4.2.2集群部署4.2.3KubeFATE部署4.3FATE编程范式4.4FATE应用案例CHAPTER5用FATE从零实现横向逻辑回归5.1数据集的获取与描述5.2逻辑回归5.3横向数据集切分5.4横向联邦模型训练5.4.1数据输入5.4.2模型训练5.4.3模型评估5.5多参与方环境配置CHAPTER6用FATE从零实现纵向线性回归6.1数据集的获取与描述6.2纵向数据集切分6.3纵向联邦训练6.3.1数据输入6.3.2样本对齐6.3.3模型训练6.3.4模型评估CHAPTER7联邦学习实战资源7.1FATE帮助文档7.2本书配套的代码7.3其他联邦学习平台7.3.1TensorFlow-Federated7.3.2OpenMinedPySyft7.3.3NVIDIAClara联邦学习平台7.3.4百度PaddleFL7.3.5腾讯AngelFL7.3.6同盾知识联邦平台CHAPTER8联邦学习在金融保险领域的应用案例8.1概述8.2基于纵向联邦学习的保险个性化定价案例8.2.1案例描述8.2.2保险个性化定价的纵向联邦建模8.2.3效果对比8.3基于横向联邦的银行间反洗钱模型案例8.3.1案例描述8.3.2反洗钱模型的横向联邦建模8.3.3效果对比8.4金融领域的联邦建模难点8.4.1数据不平衡8.4.2可解析性CHAPTER9联邦个性化推荐案例9.1传统的集中式个性化推荐9.1.1矩阵分解9.1.2因子分解机9.2联邦矩阵分解9.2.1算法详解9.2.2详细实现9.3联邦因子分解机9.3.1算法详解9.3.2详细实现9.4其他联邦推荐算法9.5联邦推荐云服务使用CHAPTER10联邦学习视觉案例10.1概述10.2案例描述10.3目标检测算法概述10.3.1边界框与锚框10.3.2交并比10.3.3基于候选区域的目标检测算法10.3.4单阶段目标检测10.4.1动机10.4.2FedVision-联邦视觉产品10.5方法实现10.5.1Flask-SocketIO基础10.5.2服务端设计10.5.3客户端设计10.5.4模型和数据集10.5.5性能分析CHAPTER11联邦学习在智能物联网中的应用案例11.1案例的背景与动机11.2历史数据分析11.3.1问题定义11.3.2构造训练数据集11.3.3模型结构11.4联邦学习实现11.4.1服务端设计11.4.2客户端设计11.4.3性能分析CHAPTER12联邦学习医疗健康应用案例12.1医疗健康数据概述12.2.1脑卒中预测案例概述12.2.2联邦数据预处理12.2.3联邦学习脑卒中预测系统12.3联邦学习在医疗影像中的应用12.3.1肺结节案例描述12.3.2数据概述12.3.3模型设计12.3.4联邦学习的效果CHAPTER13联邦学习智能用工案例13.1智能用工简介13.2智能用工平台13.2.1智能用工的架构设计13.2.2智能用工的算法设计13.3利用横向联邦提升智能用工模型13.4设计联邦激励机制,提升联邦学习系统的可持续性13.4.1FedGame系统架构13.4.2FedGame设计原理13.5系统设置CHAPTER14构建公平的大数据交易市场14.1.1数据交易的定义14.1.2数据确权14.1.3数据定价14.2基于联邦学习构建新一代大数据交易市场14.3联邦学习激励机制助力数据交易14.4联邦学习激励机制的问题描述14.5FedCoin支付系统设计14.5.1PoSap共识算法14.5.2支付方案14.6FedCoin的安全分析14.7实例演示14.7.1演示系统的实现14.7.2效果展示CHAPTER15联邦学习攻防实战15.1.1问题定义15.1.2后门攻击策略15.1.3详细实现15.2差分隐私15.2.1集中式差分隐私15.2.2联邦差分隐私15.2.3详细实现15.3模型压缩15.3.1参数稀疏化15.3.2按层敏感度传输15.4同态加密15.4.1Paillier半同态加密算法15.4.2加密损失函数计算15.4.3详细实现CHAPTER16联邦学习系统的通信机制16.1联邦学习系统架构16.1.1客户-服务器架构16.1.2对等网络架构16.1.3环状架构16.2网络通信协议简介16.3.1socket介绍16.3.2基于Python内置socket库的实现16.3.3基于Python-SocketIO的实现16.3.4基于Flask-SocketIO的实现16.4.1RPC介绍16.4.2基于gRPC的实现16.4.3基于ICE的实现16.5.1RMI介绍16.5.2在Python环境下使用RMI16.6.1MPI简介16.6.2在Python环境下使用MPI16.7本章小结CHAPTER17联邦学习加速方法17.1同步参数更新的加速方法17.1.1增加通信间隔17.1.2减少传输内容17.1.3非对称的推送和获取17.1.4计算和传输重叠17.2异步参数更新的加速方法17.3.1One-Shot联邦学习17.3.2基于学习的联邦模型集成17.4硬件加速17.4.1使用GPU加速计算17.4.2使用FPGA加速计算17.4.3混合精度训练CHAPTER18联邦学习与其他前沿技术18.1联邦学习与SplitLearning18.1.1SplitLearning设计模式18.1.2SplitLearning与联邦学习的异同18.2联邦学习与区块链18.2.1区块链技术原理18.2.2联邦学习与区块链的异同点18.3联邦学习与边缘计算18.3.1边缘计算综述18.3.2联邦学习与边缘计算的异同点CHAPTER19总结与展望19.1.1联邦学习标准建设19.1.2理论研究总结19.1.3落地应用进展总结19.2未来展望19.2.1联邦学习的可解析性19.2.2联邦学习的安全性19.2.3联邦学习的公平性激励机制19.2.4联邦学习的模型收敛性和性能效率
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