然而，事实证明，集中式深度学习拓扑在移动或物联网(IOT)等依赖大量设备生成数据和执行模型的场景中是不切实际的。在这些场景中，不仅经常生成敏感数据集，而且还执行和评估深度学习模型的性能。...以PySyft为例，该框架利用了过去十年机器学习和密码学中最引人入胜的三种技术: 安全多方计算 联合学习 差异隐私 安全多方计算 安全多方计算（sMPC）是一种加密技术，允许不同的方对输入进行计算，...联合学习 联合学习是一种新的学习体系结构，适用于在高度分布式拓扑(如移动或物联网)系统中运行的人工智能系统。...在该模型中，不同的设备可以在保持设备中大部分数据的同时，对模型的培训和知识做出贡献。 在联邦学习模型中，一方下载一个深度学习模型，通过学习给定设备上的数据来改进它，然后将更改总结为一个小的重点更新。...PySyft将联合学习、安全多方计算和差异隐私结合在一个编程模型中，集成到不同的深度学习框架中，如PyTorch、Keras或TensorFlow。
本文将介绍联邦学习与差分隐私技术，并提供可运行的代码模块，帮助开发者理解并应用这些技术。什么是联邦学习？联邦学习是一种分布式机器学习方法，在不收集原始数据的情况下，实现跨设备或机构的联合模型训练。...通过将数据“留在本地”，减少隐私风险。AI模型训练中的数据隐私挑战数据隐私面临的主要问题数据泄露：集中式存储的用户数据容易成为攻击目标。监管压力：如 GDPR 等法规要求对个人数据进行更严格的保护。...联邦学习与差分隐私结合案例通过结合联邦学习和差分隐私，可以在实现模型训练的同时有效保护数据隐私。...整体流程： 在联邦学习主循环中增加隐私保护逻辑，同时确保模型训练的有效性。QA环节如何在实际系统中部署联邦学习？可借助现有框架如TensorFlow Federated或PySyft。...总结通过联邦学习与差分隐私技术，可以在保护数据隐私的同时，完成高效的AI模型训练。开发者应根据具体需求选择合适的技术方案。
这个代码版本是针对两个目标受众： ML从业者会发现这是一个温和的介绍，以训练一个具有微分隐私的模型，因为它需要最小的代码变化。 差分隐私科学家会发现这很容易进行实验和修整，让他们专注于重要的事情。...差异隐私是用于量化敏感数据匿名化的严格数学框架。它通常用于分析中，并且对机器学习（ML）社区的兴趣日益浓厚。...该算法背后的核心思想是，我们可以通过干预模型用来更新权重的参数梯度（而不是直接获取数据）来保护训练数据集的隐私。...通过在每次迭代中将噪声添加到梯度中，我们可以防止模型记住其训练示例，同时仍可进行汇总学习。（无偏的）噪声自然会在训练过程中看到的许多批次中抵消。...并利用许多PyTorch构建块为PySyft和PyGrid提供基础，以实现差异化隐私和联合学习。作为合作的一部分，Opacus将成为OpenMined库（例如PySyft）的依赖项。
对抗攻击还可以根据攻击目的分为目标攻击和非目标攻击。根据干扰的强度大小分为无穷范数攻击、二范数攻击和零范数攻击等。...此阶段的主要挑战在于如何在多个参与方之间安全地完成各类不同的机器学习计算任务。...主要有两种方法给数据加上噪声实现差分隐私:一种是根据函数的敏感性增加噪声，另一种是根据离散值的指数分布选择噪声。...(2)对于希望将经典联邦学习应用在不同下游任务的开发者，如使用不同的数据和模型架构，FederatedScope 允许通过注册的方式使用准备好的新数据集和模型架构，而不需要修改其他的细节。...边缘计算和知识蒸馏是两个解决客户端资源受限的研究思路 联邦推荐系统的优化 模型压缩、通信策略的改进、激励机制和客户端采样等优化方法如何在联邦推荐模型中应用 如何为特定的推荐模型设计更有效的优化算法 3.3
这个规律同样存在于顶会AAAI、AISTATS、KDD及CVPR中。 联邦学习论文在顶会频现，相应的，相关产业实践也进行得如火如荼。...能够保证各企业在自有数据不出本地，不违规的情况下进行联合建模，提升机器学习建模效果。 而后，又于2019年开源首个工业级联邦学习技术框架FATE，同年6月捐献给Linux基金会。...文章从信息论的角度，为联邦学习中隐私泄露和效用损失的分析提供了一个通用框架。...另外，考虑到联邦学习不是一次性的训练，它涉及数据的收集、选择，模型的训练、推断甚至交换，整个过程可能面临非法复制、重新分发、滥用的风险。...而且与之相关的开源框架也是陆续被提出，例如OpenMined推出的Pysyft、微众银行的FATE和谷歌的TFF框架等等。
list，并小心的选择出2018年1月到12月间最好的工程。...32、Person-blocker：图像中自动删除人像。...44、PySyft：关注安全性的深度学习库。【2595 stars on Github】 项目地址： https://github.com/OpenMined/PySyft?...46、Tencent-ml-images：最大的多标签图像数据库。...49、DALI：深度学习应用的优化工具包以及数据处理扩展引擎。【1013 stars on Github】 项目地址： https://github.com/NVIDIA/dali?
其数据集包含广泛的联邦学习任务，例如图像分类、对象检测、单词预测、语⾳识别和视频流中的序列预测。...同时，FedScale提供了⼀个高效的系统FedScale Runtime，以实现和标准化联邦学习真实的终端部署（如通过FedScale移动后端）和云端实验评估。...这是因为这些基准主要是从传统的 ML 基准（例如，MLPerf）中借⽤的，或者是为模拟联邦学习环境设计的，例如 TensorFlow Federated或PySyft。...在每一轮联邦学习训练中，其客户端管理器（client manager）使用客户端的行为跟踪来监控客户端是否可用；然后它选择指定数量的客户参与该轮。...FedScale数据加载器（FedScale dataloader）加载该客户端的联合数据集，并将此数据提供给计算引擎以运行联邦训练和测试。
广义上的隐私计算指 “两个或者多个参与方在不泄露各自数据的前提下，通过协作对数据进行联合计算处理。” 其实，这里隐含“安全性”和“高效性”两个关键词。...，可以针对专用计算任务和应用场景定制多方安全计算协议，常见的专用协议包括隐私保护求交集、隐匿查询、零知识证明、联合建模等等。...在基于秘密分享的安全多方计算前沿协议层面，已经有大量的开源安全多方计算框架，如CrypTFlow、 PySyft、 Rosetta等支持机器学习的框架；MP-SPDZ、 SCALE- MAMBA等通用框架...对比加密方法解决数据计算过程中的隐私泄露，而差分隐私方法解决计算结果的隐私泄露。目前，差分隐私的部署和使用大多为政府机构与互联网巨头。...数据脱敏的应用非常广泛，但也存在一些难点。例如如何确定数据脱敏的目标字段？当前选择脱敏数据目标字段主要依赖于人工标记，在准确性、安全性和高效性上仍有较大缺陷 。 如何保证数据脱敏过程的安全性?
如果在训练和部署过程中不能妥善保护这些数据，就会引发隐私泄露与安全风险。因此，数据隐私与安全学习成为了机器学习中的一个重要研究方向。...因此，确保数据隐私和模型安全是机器学习系统开发和应用中的核心挑战之一。 2....差分隐私实现代码示例 使用 Python 中的 PySyft 库，可以为机器学习模型实现差分隐私。...在上面的代码中，我们使用 PySyft 实现了一个简单的逻辑回归模型，并通过差分隐私来保护训练数据。在这个过程中，使用了隐私预算来控制添加噪声的强度。...为了实现安全和隐私保护的机器学习系统，研究者和工程师需要在算法设计、系统实现和应用场景中不断创新。
这包括使用AlpacaEval、GSM8k、MATH和BioASQ数据集的评估指标，如准确率、精确匹配、F1分数、ROUGE分数等。...可解释性和透明度：提高Co-LLM的可解释性，让用户理解模型为何在特定情况下选择调用某个助手模型，这有助于建立用户对模型的信任。...长期协作学习：研究Co-LLM在长期协作学习过程中的行为，例如模型如何随着时间的推移适应新的数据分布或任务需求。...以下是论文的主要内容总结： 问题定义：论文旨在解决如何在没有直接监督的情况下，让多个LLMs在特定任务中协作，以提高性能和生成质量。...定性分析：通过分析学习到的潜在决策，论文展示了模型在训练过程中展现出的有趣协作模式，如模板填充。
FedPylot保持了扩展到大量计算节点的能力，同时比高级联邦学习框架（例如，FedML [36]，PySyft [37]，Flower [38]）更容易上手，在高级框架中集成复杂的自定义模型，比如最先进的目标检测器...在原始和 Baseline 算法FedAvg中，在通信轮次开始时，随机选择具有指数在中的客户端子集参与该轮次。...两阶段目标检测器，如R-CNN[59]和SPP-Net[60]，首先生成区域 Proposal ，然后再将它们发送到分类模型，而单阶段目标检测器，如YOLO[61]，SSD[62]和RetinaNet[...在独立同分布（IID）数据上，更长的训练轮次是有益的，但在异质设置中也没有导致退化，这归功于作者的划分策略选择和使用预训练权重。...然而，选择高动量因子（如0.9）导致更新量大幅增加，这显著扰乱了训练过程，并导致了在不均匀数据上的不准确预测。FedAvg与FedOptM之间的定性比较显示在图9中。
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。...视觉描述是具有挑战性的,因为它不仅需要识别对象目标,还有其他视觉元素,如行动和属性,然后构建一个流利的句子去描述图像中的对象,其属性及行动(如：棕熊站森林里的一颗石头上)。 视觉描述现状 ?...给定一个数据集，包括一对图像和描述(配对的图像-句子数据，例如：MSCOCO)，以及带有对象标签的图像，但是没有描述(没有配对的图像数据，如：ImageNet)，我们希望学习如何描述在配对的图像-句子数据中看不见的对象...蒙特利尔的研究人员和其他一些研究人员也观察到了在神经网络中遗忘的问题。 在我们的工作中，我们使用联合训练策略解决了模型“遗忘”的问题。 ?...在这项工作中，我们建议将联合训练作为一种克服遗忘问题的策略，但在许多不同的任务和数据集上进行训练并不总是可行的。解决这个问题的另一种方法是构建一个模型，该模型可以根据可视信息和对象标签来编写描述。
目录 第一部分： 生成建模的动机，以及与判别模型的对比 生成模型的定义和特征：估计密度、模拟数据、学习表示 传统的生成建模方法，以及深度神经网络在有效参数化中的作用 基于学习算法的生成模型的分类：likelihood-based...生成模型中的学习 给定：来自数据分布和模型家族的样本 目标是：尽可能地接近数据分布 挑战：如何评价和优化数据分布和模型分布之间的接近性（closeness）? ?...likelihood-free的生成模型 最佳生成模型：最佳样本和最高的对数似然 对于不完美的模型，对数似然和样本是不相关的 Likelihood-free的学习考虑的目标不直接依赖于似然函数 ?...GAN动物园 深度生成模型的应用：半监督学习、模仿学习、对抗样本、压缩感知 ? 半监督学习 在这个例子中，我们可以如何利用这些未标记的数据呢？ ?...迁移压缩感知 从源、数据丰富的域迁移到目标、数据饥渴的域 ? 总结 1. 生成模型的杀手级应用是什么？ 基于模型的RL？ 2. 什么是正确的评估指标？ 从根本上说，它是无监督学习。
其他一些方法如目标传播 [4] 已经被作为训练神经网络的替代方法被提出，但其效果和普及还处于早期阶段。...其次，如果是这样，如何在没有反向传播的帮助下，联合地训练这种模型？本文的目的就在于提供这种尝试。 近期 Zhou 和 Feng [8] 提出了深度森林框架，这是首次尝试使用树集成来构建多层模型的工作。...具体来说，本研究提出了首个多层结构，每层使用梯度提升决策树作为构造块，明确强调其表征学习能力，训练过程可以通过目标传播的变体进行联合优化。该模型可以在有监督和无监督的环境下进行训练。...4.3 蛋白质定位 蛋白质数据集 [28] 是一个 10 类别分类任务，仅包含 1484 个训练数据，其中 8 个输入属性中的每一个都是蛋白质序列的一个测量值，目标是用 10 个可能的选择预测蛋白质定位位点...在本文中，我们提出了多层 GBDT 森林（mGBDT），通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块，探索学习层级表征的能力。该模型可以使用层间目标传播的变体进行联合训练，无需推导反向传播和可微性。
在图像生成任务中，基于 GAN 的模型直接学习解码器生成的 token，通过线性映射输出图像，而基于 Transformer 的模型训练自编码器学习图像的码本，并使用自回归 Transformer 模型预测编码的...CLIP 是其中影响力较大的一个工作， 其将自然语言作为监督信号，来学习更有效的图像表示。CLIP 使用大量文本图像对来联合训练文本编码器和图像编码器。...在 CV 领域，CNN 曾经是主流选择，但现在 Transformer 变得越来越流行。CNN 可以捕捉归纳偏置，如平移等变和局部性，而 ViT 使用大规模训练来超越归纳偏置。...大多数现有的视觉 Transformer 模型设计为只处理一项任务，而许多 NLP 模型，如 GPT-3，已经演示了 Transformer 如何在一个模型中处理多项任务。...而通常精度与资源消耗息息相关，因此确定如何在两者之间实现更好的平衡是未来研究的一个有意义的课题。 通过使用大量数据进行训练，Transformer 可以在 NLP 和 CV 不同任务上得到领先的性能。
引导 I-JEPA 生成语义表示的核心设计选择是掩码策略；具体来说，至关重要的是： (a) 预测图像中的几个目标块 (b) 对具有足够大尺度的目标块进行采样（占据图像的 15%–20%） © 使用足够信息...本文工作 在这项工作中，探索了如何在 不使用通过图像变换编码的额外先验知识的情况下 提高自监督表示的语义水平。为此，本文引入了基于图像的联合嵌入预测架构(I-JEPA) 。下图提供了该方法的说明。...另一个引导 I-JEPA 产生语义表示的核心设计选择是 提出的多块掩码策略。具体来说，本文证明了使用信息丰富的（空间分布的）内容块 预测图像中的几个目标块（具有足够大的比例）的重要性。...目标（Targets） 首先描述我们如何在 I-JEPA 框架中生成目标：在 I-JEPA 中，目标对应于图像块的表示。...缩放数据/模型大小 本文还发现 I-JEPA 可以从更大数据集的预训练中获益。下表显示了在增加预训练数据集的大小时（IN1K 与 IN22K）在语义和低级任务上的迁移学习性能。
例如，在联合RGB和热感图像的多模态目标检测任务中，由于传感器的差异，尽管同一个目标在两个模态中都有出现，但是其精准的位置和姿态在不同的模态中可能略有不同（弱对齐），为精准估计位置信息带来了挑战。...未来展望：尽管对数据噪声的处理早已在经典机器学习任务中得到了广泛的研究，但在多模态场景下，如何联合利用模态之间的互补性和一致性以弱化噪声的影响依然是一个亟待解决的研究问题。...此外，与传统的特征级别的去噪不同，如何在多模态大模型的预训练和推断过程中解决语义级别的噪声是有趣且极富挑战性的问题。 表1....针对缺失多模态数据的融合方法分类 4 平衡的多模态融合方法 问题定义：在多模态学习中，通常用联合训练的方式整合不同模态数据以提高模型的整体性能和泛化表现。...然而，这类广泛采用的、使用统一学习目标的联合训练范式忽略了不同模态数据的异质性。
几个图像数据集带有许多标记属性。例如，在CelebA数据集包含40个标签的面部特征，如头发的颜色、性别、年龄；RaFD数据集有8个表示面部表情的标签，如“快乐”，“愤怒”和“悲伤”。...然而，现有的模型在多域图像转换任务中效率低下。这些模型的低效率是因为在学习K域的时候，需要训练K（K−1）个生成器。图2说明了如何在四个不同的域之间转换图像的时候，训练十二个不同的生成器的网络。...即使它们可以从所有域图像学习全局特征，如形状特征学习，这种模型也是无效的，因为每个生成器不能充分利用整个训练数据，只能从K学习的两个领域。未能充分利用训练数据很可能会限制生成图像的质量。...在这种方式下，此模型对任务能获得良好的效果，如利用从RaFD数据集学到的特征来在CelebA图像中合成表情，如图1的最右边的列。...总的来说，本文的贡献如下： 提出了StarGAN，生成一个新的对抗网络，只使用一个单一的发生器和辨别器实现多个域之间的映射，有效地从所有域的图像进行训练； 展示了如何在多个数据集之间学习多域图像转化
作者 | Merelda Wu 策划 | 田晓旭 如何在 DataOps、MLOps 和 AIOps 之间进行选择？大数据团队应该采取哪种 Ops？...为了理解所有这些不同的 Ops，让我们来看一下数据是如何在组织中流动的： 通过客户与软件程序的交互产生数据。 软件将数据存储在应用程序的数据库中。...然后，数据工程师将原始数据、合并了的数据集（来自分析团队）和其他非结构化的数据集整合到某种形式的数据湖中。 然后，数据科学家利用这些海量的数据集建立模型。...AWS Cloud Watch 提供的报警和异常检测是 AIOps 的一个很好的例子。 2是原则不是工作角色 存在的一种误解是：为了达到这些 Ops 所承诺的效率，需要从选择正确的技术开始。...工具：PySyft 能够解耦模型训练过程中的私有数据，AirClope 能够匿名化数据。Awesome AI Guidelines 能够基于 AI 的原则、标准和规范进行管理。 2.
首先我们认为强化学习可以看作是高质量数据上的监督学习，在此基础上，获取高质量数据（好数据）本身也具有挑战性（除非是模仿学习），因此强化学习可以进一步看作是针对策略和数据的联合优化问题。...监督学习视角 我们现在讨论另一种强化学习理论模型，其主要思想是将RL视为策略和经验的联合优化问题，即我们希望找到高质量数据和良好策略。...倒数第二部分将讨论如何在多任务场景中重新标记目标，修改问题定义，以及通过inverse RL提取“好的数据”。...Jensen不等式得到了目标函数的一个下界。这个下界的有用之处在于，它允许我们使用来自不同策略的采样数据来优化策略。同时这个下界也明确表明，强化学习是一个关于策略和经验（数据）的联合优化问题。...其次，这些方法可能提供了一种简单的方法，将实践技术和理论分析从深度学习转移到RL，否则由于非凸目标(如政策梯度)或优化和测试时间目标不匹配(如Bellman误差和政策回报)而难以实现。
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