联邦学习白皮书v2.0_联邦学习资料大全

联邦学习的主要特点

联邦学习FATE入门与应用实战​www.jiqizhixin.com https://img.fedai.org.cn/wp-content/uploads/pdf/%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6_v2.0.pdf​img.fedai.org.cn 新一代联邦学习技术及应用实战-InfoQ​www.infoq.cn 微众银行：联邦学习在金融领域的实践方法及落地建议​www.secrss.com

https://arxiv.org/pdf/1811.04017.pdf​arxiv.org

•基于树的联邦学习：http://www.paperweekly.site/papers/notes/668

•谷歌：《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》

•杨强：GDPR对AI的挑战和基于联邦迁移学习的对策：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42646278

•杨强《Federated Machine Learning: Concept and Applications》

• Federated Learning 工业级系统： https://arxiv.org/pdf/1902.01046.pdf

•微众银行+杨强教授团队的联邦学习FATE框架代码：https://github.com/WeBankFinTech/FATE

•FATE入门与应用实践系列课程：https://www.jiqizhixin.com/columns/fatehttps://www.jiqizhixin.com/columns/fate

•谷歌联邦迁移学习TensorFlow Federated （TFF）框架代码：https://www.tensorflow.org/federated/

•联邦学习白皮书： https://img.fedai.org.cn/wp-content/uploads/pdf/%E8%81%94%E9%82%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6_v2.0.pdf