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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:Decentralized Anonymous Payments from Bitcoin
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“ &…
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【书籍翻译】A Concise Introduction to Decentralized POMDPs （第二章） 第二章 分散式部分可观测马尔可夫决策框架2.1 单智能体决策框架2.1.1 马尔可夫决策过程2.1.2 部分可观测马尔可夫决策过程 2.2 多智能体决策：分散式部分可观测马尔可夫…
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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…
去中心化身份 DID（ Decentralized Identifiers）
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)
【论文阅读】(FedAvg)Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
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…
联邦学习开山之作：Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data 带你走进最初的联邦学习 论文精读
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…
A Blockchain-Based Decentralized Federated Learning Framework with CommitteeConsensus
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…
【联邦学习+区块链】A Blockchain-based Decentralized Federated Learning Framework with Committee Consensus
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…
A Decentralized Federated Learning Frameworkvia Committee Mechanism with Convergence Guarantee
一、ABSTRACT
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论文笔记 Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
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…
【GNN for Communication】Privacy-Preserving Decentralized Inference With GNN in Wireless Networks 1
《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…
ArcBlock Decentralized Identifier 解析
一、背景 1.1 ArcBlock1.2 DID1.3 ArcBlock DID 二、特性三、产品试用 3.1 本地搭建 DApps Workshop3.2 创建 DApp3.3 创建 DID 以及使用 DID 四、ArcBlock DID 认证协议 4.1 DID Schema4.2 DID Auth 流程 4.2.1 获取 Deep Link4.2.2 Request DID Authentication4.2.3 Response…
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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
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
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第148篇 笔记-DeFi
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KDTree 项目使用教程
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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&…
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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。
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