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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與算法》系統(tǒng)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的全貌，內(nèi)容豐富，兼顧算法理論與實(shí)踐。算法部分包含橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦等不同的數(shù)據(jù)建模方式，重點(diǎn)討論了聯(lián)邦學(xué)習(xí)由于數(shù)據(jù)異質(zhì)性和設(shè)備異質(zhì)性帶來(lái)的算法穩(wěn)定性、隱私性挑戰(zhàn)及其解決策略，這對(duì)每一個(gè)聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架設(shè)計(jì)者來(lái)說(shuō)都是至關(guān)重要但卻容易忽略的部分；實(shí)踐部分介紹了當(dāng)前主流的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，并進(jìn)行對(duì)比，然后給出相同算法的不同實(shí)現(xiàn)供讀者比較。《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與算法》重點(diǎn)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)及推薦系統(tǒng)等方面的應(yīng)用，方便算法工程師拓展當(dāng)前的算法框架，對(duì)金融、醫(yī)療、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈等應(yīng)用也做了詳盡闡述，相信對(duì)于研究隱私保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)生和聯(lián)邦學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者都有很好的借鑒作用。詳細(xì)的代碼以及對(duì)現(xiàn)有框架和開(kāi)源項(xiàng)目的介紹是本書(shū)的一大特色?！堵?lián)邦學(xué)習(xí)原理與算法》為讀者提供了全部案例源代碼下載和高清學(xué)習(xí)視頻，讀者可以直接掃描二維碼觀看。

作者簡(jiǎn)介

　　耿佳輝，博士，歐盟瑪麗居里項(xiàng)目研究員，研究的重點(diǎn)包括隱私保護(hù)計(jì)算、區(qū)塊鏈、自然語(yǔ)言處理等。多篇文章在國(guó)際會(huì)議發(fā)表，在中國(guó)、德國(guó)、挪威的知名企業(yè)都有豐富的工作經(jīng)驗(yàn)。牟永利，博士，致力于聯(lián)邦學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)隱私和區(qū)塊鏈應(yīng)用等領(lǐng)域的研究，并參與多個(gè)德國(guó)的醫(yī)療數(shù)據(jù)基建項(xiàng)目，如MMI和NFDI4Health，擁有豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能研究背景。有多篇醫(yī)學(xué)信息學(xué)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈技術(shù)國(guó)際論文發(fā)表經(jīng)驗(yàn)。李青，博士，挪威斯塔萬(wàn)格大學(xué)。致力于機(jī)器學(xué)習(xí)魯棒性、可解釋性，機(jī)器學(xué)習(xí)中的常微分或偏微分方程的數(shù)值計(jì)算。容淳銘，挪威工程院院士、挪威斯塔萬(wàn)格大學(xué)計(jì)算機(jī)系終身教授、服務(wù)式計(jì)算研究創(chuàng)新中心主任。曾任IEEE國(guó)際云計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議系列指導(dǎo)委員會(huì)主席，IEEE區(qū)塊鏈專(zhuān)家委員會(huì)主席、（國(guó)際）云安全聯(lián)盟（CSA）挪威分部副總理事長(zhǎng)，中國(guó)科學(xué)院海外評(píng)審專(zhuān)家。

圖書(shū)目錄

第1章聯(lián)邦學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)概述
1.1.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)的背景與發(fā)展
1.1.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)的定義與分類(lèi)
1.1.3聯(lián)邦學(xué)習(xí)的相關(guān)法規(guī)與社區(qū)
1.1.4展望與總結(jié)
1.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)
1.2.1性能挑戰(zhàn)
1.2.2效率挑戰(zhàn)
1.2.3隱私與安全挑戰(zhàn)
1.3機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)定義與分類(lèi)
1.3.2機(jī)器學(xué)習(xí)流程
1.3.3常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
1.4深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與框架
1.4.1深度學(xué)習(xí)基本原理
1.4.2常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型
1.4.3常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架
第2章聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架
2.1百度PaddleFL框架2.1.1PaddleFL框架結(jié)構(gòu)
2.1.2PaddleFL框架安裝和部署
2.1.3PaddleFL使用示例
2.2Flower框架
2.2.1Flower框架結(jié)構(gòu)
2.2.2Flower框架安裝與部署
2.2.3Flower使用示例
2.3微眾銀行FATE框架
2.3.1FATE的技術(shù)架構(gòu)
2.3.2FATE安裝與部署
2.4聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架對(duì)比
第3章聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)
3.1橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)
3.1.1橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)定義
3.1.2橫向聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法
3.1.3安全聚合算法
3.2縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)
3.2.1縱向聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法概述
3.2.2縱向聯(lián)邦邏輯回歸算法
3.3分割學(xué)習(xí)
3.3.1分割學(xué)習(xí)基本原理
3.3.2分割學(xué)習(xí)設(shè)置與應(yīng)用場(chǎng)景
第4章聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模難點(diǎn)與解決方案
4.1數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)異質(zhì)性
4.1.1非獨(dú)立同分布影響與收斂性分析
4.1.2非同質(zhì)性數(shù)據(jù)分類(lèi)與構(gòu)建
4.1.3聯(lián)邦學(xué)習(xí)非獨(dú)立同分布策略
4.2個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)
4.2.1個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)和概念4.2.2全局模型個(gè)性化策略
4.2.3個(gè)性化本地模型
4.3聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信與加速算法
4.3.1模型壓縮算法
4.3.2異步與并行優(yōu)化
4.3.3硬件加速
第5章聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私保護(hù)
5.1差分隱私
5.1.1差分隱私定義
5.1.2差分隱私與機(jī)器學(xué)習(xí)
5.1.3差分隱私在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
5.1.4開(kāi)源項(xiàng)目與工具
5.2安全多方計(jì)算
5.2.1百萬(wàn)富翁問(wèn)題
5.2.2不經(jīng)意傳輸
5.2.3混淆電路
5.2.4秘密分享
5.2.5安全多方計(jì)算在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
5.3同態(tài)加密
5.3.1同態(tài)加密定義與分類(lèi)
5.3.2部分同態(tài)加密方案
5.4可信執(zhí)行環(huán)境
第6章聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)安全與防御算法
6.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全性分析
6.1.1CIA原則: 私密性、完整性與可用性
6.1.2敵手模型
6.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私攻擊與防御
6.2.1成員推斷攻擊與防御
6.2.2重構(gòu)攻擊與防御6.3聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全攻擊與防御
6.3.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全攻擊目標(biāo)與手段
6.3.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全防御
第7章聯(lián)邦學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)
7.1圖像分類(lèi)
7.1.1傳統(tǒng)圖像分類(lèi)算法
7.1.2基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類(lèi)算法
7.1.3圖像分類(lèi)常用數(shù)據(jù)集
7.2目標(biāo)檢測(cè)
7.2.1目標(biāo)檢測(cè)模型的常用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
7.2.2目標(biāo)檢測(cè)的常用算法
7.2.3目標(biāo)檢測(cè)的常用數(shù)據(jù)集
7.3圖像分割
7.3.1圖像分割分類(lèi)
7.3.2圖像分割數(shù)據(jù)集
7.3.3語(yǔ)義分割
7.3.4實(shí)例分割常用的算法
7.4聯(lián)邦學(xué)習(xí)圖像識(shí)別非獨(dú)立同分布數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
7.4.1實(shí)驗(yàn)描述
7.4.2實(shí)驗(yàn)過(guò)程
7.4.3結(jié)果分析
第8章聯(lián)邦學(xué)習(xí)與推薦系統(tǒng)
8.1推薦系統(tǒng)基本知識(shí)
8.1.1推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)
8.1.2推薦系統(tǒng)架構(gòu)
8.1.3推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)集
8.2協(xié)同過(guò)濾算法
8.2.1協(xié)同過(guò)濾算法分類(lèi)
8.2.2協(xié)同過(guò)濾算法評(píng)價(jià)指標(biāo)8.3矩陣分解
8.3.1奇異值分解
8.3.2聯(lián)邦矩陣分解算法
8.4神經(jīng)協(xié)同過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)
8.4.1神經(jīng)協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)框架
8.4.2神經(jīng)協(xié)同過(guò)濾層設(shè)計(jì)
8.4.3神經(jīng)協(xié)同過(guò)濾訓(xùn)練
8.4.4聯(lián)邦神經(jīng)協(xié)同過(guò)濾
第9章聯(lián)邦學(xué)習(xí)與其他深度學(xué)習(xí)模式結(jié)合
9.1聯(lián)邦多任務(wù)學(xué)習(xí)
9.1.1多任務(wù)學(xué)習(xí)基本原理
9.1.2聯(lián)邦多任務(wù)學(xué)習(xí)算法
9.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)
9.2.1半監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法
9.2.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)與半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合
9.3聯(lián)邦強(qiáng)化學(xué)習(xí)
9.3.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理與分類(lèi)
9.3.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合
9.4聯(lián)邦圖學(xué)習(xí)
9.4.1圖學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)知識(shí)
9.4.2聯(lián)邦圖學(xué)習(xí)算法與挑戰(zhàn)
第10章聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用前景
10.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)與醫(yī)療
10.1.1聯(lián)邦醫(yī)學(xué)圖像處理
10.1.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)與電子醫(yī)療記錄
10.1.3聯(lián)邦學(xué)習(xí)與藥物開(kāi)發(fā)
10.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)與金融
10.2.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)與銀行風(fēng)控
10.2.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)與消費(fèi)社交反欺詐10.2.3聯(lián)邦學(xué)習(xí)與智慧營(yíng)銷(xiāo)
10.3聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)
10.3.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)與邊緣計(jì)算
10.3.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)
10.3.3聯(lián)邦學(xué)習(xí)與自動(dòng)駕駛
10.4聯(lián)邦學(xué)習(xí)與區(qū)塊鏈
10.4.1區(qū)塊鏈基本原理
10.4.2區(qū)塊鏈分類(lèi)
10.4.3區(qū)塊鏈與聯(lián)邦學(xué)習(xí)結(jié)合