相关文章
Mix-of-Show: Decentralized Low-Rank Adaptation forMulti-Concept Customization # 论文阅读
#URL https://arxiv.org/pdf/2305.18292
TL;DR
23 年 5 月腾讯 PCG 新加坡国立大学的文章。提出了一种多角色保持方案，同时还可以生成背景和交互的物体。核心是多 lora 融合，并在其中提出了一些优化点。
文章的主要贡献：
提出一种多人 …
2023 Blockchain-Based Decentralized and LightweightAnonymous Authentication for Federated Learning
威胁模型：
方案应满足的安全需求: 设计目标： 动态累加器：
具体方案：
A. Initialization B. Pseudonym Generation C. Genesis Block Generation
D. Registration
E. Local Model Signature GenerationF . Local Model V erif…
基于Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data文章的 FedAvg 模型复现
基于 PyTorch 语法复现FedAvg 模型
本联邦学习模型是基于论文 : Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data.实现。看文章之前需要对该文章有了解，本篇文章主要以 code 为主 复现代码地址：FedAvg
FedAvg 算法思想 FedAvg 大致思想如下： …
Fast Multi-UAV Decentralized Exploration of Forests
单词
exacerbate 加剧 clutter 杂乱 deploy部署 occlusion 遮挡 impose 强制执行 mitigate 缓解 coordination协调 decentralized分散式 frontiers边界 utilize利用 凸包：给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形
论文
一、…
Decentralized Applications
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> https://www.safaribooksonline.com/library/view/decentralized-applications/9781491924532/ 转载于:https://my.oschina.net/swingcoder/blog/1807325
论文解读——Balancing Computation Speed and Quality：A Decentralized Motion Planning Method...
Balancing Computation Speed and Quality: A Decentralized Motion Planning Method for Cooperative Lane Changes of Connected and Automated Vehicles
参考资料来源：《Balancing Computation Speed and Quality: A Decentralized Motion Planning Method for …
《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》
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“ &…
【书籍翻译】A Concise Introduction to Decentralized POMDPs （第二章）
【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…
)
GDSRec：Graph-Based Decentralized Collaborative Filtering for Social Recommendation(基于图的社交推荐分散协作过滤)
GDSRec：Graph-Based Decentralized Collaborative Filtering for Social Recommendation
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
提出一种无服务器联邦学习框架，基于委员会机制的联邦学习，该框架可以确保算法的鲁棒性据具有收敛性保证。在CMFL中，设立了一个委员会系统来筛选上传的本地梯度。委员会系统通过选择策略选出本地梯度，用于聚合过程&a…
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…
Byzantine-Robust Decentralized Federated Learning
联邦学习（FL）使多个客户端能够在不泄露其私有训练数据的情况下共同训练机器学习模型。在传统的FL中，系统遵循服务器辅助架构（服务器辅助FL），其中训练过程由中央服务器协调。然而，服务器辅助FL框…