聯(lián)邦學習原理與算法

定　價：￥109.00

作　者：	耿佳輝等編著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111728535	出版時間：	2023-06-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內容簡介

　　《聯(lián)邦學習原理與算法》系統(tǒng)介紹了聯(lián)邦學習的全貌，內容豐富，兼顧算法理論與實踐。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，重點討論了聯(lián)邦學習由于數(shù)據(jù)異質性和設備異質性帶來的算法穩(wěn)定性、隱私性挑戰(zhàn)及其解決策略，這對每一個聯(lián)邦學習框架設計者來說都是至關重要但卻容易忽略的部分；實踐部分介紹了當前主流的聯(lián)邦學習框架，并進行對比，然后給出相同算法的不同實現(xiàn)供讀者比較?！堵?lián)邦學習原理與算法》重點介紹了聯(lián)邦學習計算機視覺及推薦系統(tǒng)等方面的應用，方便算法工程師拓展當前的算法框架，對金融、醫(yī)療、邊緣計算、區(qū)塊鏈等應用也做了詳盡闡述，相信對于研究隱私保護機器學習的計算機相關專業(yè)學生和聯(lián)邦學習領域的開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者都有很好的借鑒作用。詳細的代碼以及對現(xiàn)有框架和開源項目的介紹是本書的一大特色。《聯(lián)邦學習原理與算法》為讀者提供了全部案例源代碼下載和高清學習視頻，讀者可以直接掃描二維碼觀看。

作者簡介

　　耿佳輝，博士，歐盟瑪麗居里項目研究員，研究的重點包括隱私保護計算、區(qū)塊鏈、自然語言處理等。多篇文章在國際會議發(fā)表，在中國、德國、挪威的知名企業(yè)都有豐富的工作經(jīng)驗。牟永利，博士，致力于聯(lián)邦學習、數(shù)據(jù)隱私和區(qū)塊鏈應用等領域的研究，并參與多個德國的醫(yī)療數(shù)據(jù)基建項目，如MMI和NFDI4Health，擁有豐富的數(shù)據(jù)科學和人工智能研究背景。有多篇醫(yī)學信息學、聯(lián)邦學習、區(qū)塊鏈技術國際論文發(fā)表經(jīng)驗。李青，博士，挪威斯塔萬格大學。致力于機器學習魯棒性、可解釋性，機器學習中的常微分或偏微分方程的數(shù)值計算。容淳銘，挪威工程院院士、挪威斯塔萬格大學計算機系終身教授、服務式計算研究創(chuàng)新中心主任。曾任IEEE國際云計算學術會議系列指導委員會主席，IEEE區(qū)塊鏈專家委員會主席、（國際）云安全聯(lián)盟（CSA）挪威分部副總理事長，中國科學院海外評審專家。

圖書目錄

第1章聯(lián)邦學習與機器學習基礎
1.1聯(lián)邦學習概述
1.1.1聯(lián)邦學習的背景與發(fā)展
1.1.2聯(lián)邦學習的定義與分類
1.1.3聯(lián)邦學習的相關法規(guī)與社區(qū)
1.1.4展望與總結
1.2聯(lián)邦學習挑戰(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機器學習基礎
1.3.1機器學習定義與分類
1.3.2機器學習流程
1.3.3常見的機器學習算法
1.4深度學習基礎與框架
1.4.1深度學習基本原理
1.4.2常見的神經(jīng)網(wǎng)絡類型
1.4.3常見的深度學習框架
第2章聯(lián)邦學習框架
2.1百度PaddleFL框架2.1.1PaddleFL框架結構
2.1.2PaddleFL框架安裝和部署
2.1.3PaddleFL使用示例
2.2Flower框架
2.2.1Flower框架結構
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的技術架構
2.3.2FATE安裝與部署
2.4聯(lián)邦學習框架對比
第3章聯(lián)邦學習系統(tǒng)架構
3.1橫向聯(lián)邦學習
3.1.1橫向聯(lián)邦學習定義
3.1.2橫向聯(lián)邦學習算法
3.1.3安全聚合算法
3.2縱向聯(lián)邦學習
3.2.1縱向聯(lián)邦學習算法概述
3.2.2縱向聯(lián)邦邏輯回歸算法
3.3分割學習
3.3.1分割學習基本原理
3.3.2分割學習設置與應用場景
第4章聯(lián)邦學習建模難點與解決方案
4.1數(shù)據(jù)統(tǒng)計異質性
4.1.1非獨立同分布影響與收斂性分析
4.1.2非同質性數(shù)據(jù)分類與構建
4.1.3聯(lián)邦學習非獨立同分布策略
4.2個性化聯(lián)邦學習
4.2.1個性化聯(lián)邦學習的動機和概念4.2.2全局模型個性化策略
4.2.3個性化本地模型
4.3聯(lián)邦學習通信與加速算法
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)邦學習與隱私保護
5.1差分隱私
5.1.1差分隱私定義
5.1.2差分隱私與機器學習
5.1.3差分隱私在聯(lián)邦學習中的應用
5.1.4開源項目與工具
5.2安全多方計算
5.2.1百萬富翁問題
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安全多方計算在聯(lián)邦學習中的應用
5.3同態(tài)加密
5.3.1同態(tài)加密定義與分類
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)邦學習系統(tǒng)安全與防御算法
6.1聯(lián)邦學習安全性分析
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)邦學習隱私攻擊與防御
6.2.1成員推斷攻擊與防御
6.2.2重構攻擊與防御6.3聯(lián)邦學習安全攻擊與防御
6.3.1聯(lián)邦學習安全攻擊目標與手段
6.3.2聯(lián)邦學習安全防御
第7章聯(lián)邦學習與計算機視覺
7.1圖像分類
7.1.1傳統(tǒng)圖像分類算法
7.1.2基于深度學習的圖像分類算法
7.1.3圖像分類常用數(shù)據(jù)集
7.2目標檢測
7.2.1目標檢測模型的常用評價標準
7.2.2目標檢測的常用算法
7.2.3目標檢測的常用數(shù)據(jù)集
7.3圖像分割
7.3.1圖像分割分類
7.3.2圖像分割數(shù)據(jù)集
7.3.3語義分割
7.3.4實例分割常用的算法
7.4聯(lián)邦學習圖像識別非獨立同分布數(shù)據(jù)實驗
7.4.1實驗描述
7.4.2實驗過程
7.4.3結果分析
第8章聯(lián)邦學習與推薦系統(tǒng)
8.1推薦系統(tǒng)基本知識
8.1.1推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)
8.1.2推薦系統(tǒng)架構
8.1.3推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)集
8.2協(xié)同過濾算法
8.2.1協(xié)同過濾算法分類
8.2.2協(xié)同過濾算法評價指標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)同過濾網(wǎng)絡
8.4.1神經(jīng)協(xié)同過濾系統(tǒng)框架
8.4.2神經(jīng)協(xié)同過濾層設計
8.4.3神經(jīng)協(xié)同過濾訓練
8.4.4聯(lián)邦神經(jīng)協(xié)同過濾
第9章聯(lián)邦學習與其他深度學習模式結合
9.1聯(lián)邦多任務學習
9.1.1多任務學習基本原理
9.1.2聯(lián)邦多任務學習算法
9.2聯(lián)邦學習與半監(jiān)督學習
9.2.1半監(jiān)督學習的基本方法
9.2.2聯(lián)邦學習與半監(jiān)督學習結合
9.3聯(lián)邦強化學習
9.3.1強化學習基本原理與分類
9.3.2聯(lián)邦學習與強化學習結合
9.4聯(lián)邦圖學習
9.4.1圖學習算法基礎知識
9.4.2聯(lián)邦圖學習算法與挑戰(zhàn)
第10章聯(lián)邦學習應用前景
10.1聯(lián)邦學習與醫(yī)療
10.1.1聯(lián)邦醫(yī)學圖像處理
10.1.2聯(lián)邦學習與電子醫(yī)療記錄
10.1.3聯(lián)邦學習與藥物開發(fā)
10.2聯(lián)邦學習與金融
10.2.1聯(lián)邦學習與銀行風控
10.2.2聯(lián)邦學習與消費社交反欺詐10.2.3聯(lián)邦學習與智慧營銷
10.3聯(lián)邦學習、邊緣計算與物聯(lián)網(wǎng)
10.3.1聯(lián)邦學習與邊緣計算
10.3.2聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng)
10.3.3聯(lián)邦學習與自動駕駛
10.4聯(lián)邦學習與區(qū)塊鏈
10.4.1區(qū)塊鏈基本原理
10.4.2區(qū)塊鏈分類
10.4.3區(qū)塊鏈與聯(lián)邦學習結合