本文中，来自弗吉尼亚大学的研究者提出联邦图机器学习（FGML，Federated Graph Machine Learning）。一般来说，FGML 可以根据结构信息的级别分为两种设置：第一种是具有结构化数据的 FL，在具有结构化数据的 FL 中，客户基于其图数据协作训练图机器学习模型，同时将图数据保留在本地。第二种是结构化 FL，在结构化 FL...
1. 反洗钱-横向联邦 2. 反欺诈-纵向联邦 06 未来发展展望 07 问题 分享嘉宾 关于我们 导读:联邦学习在2017年由谷歌正式提出,也是同年图计算,尤其是图神经网络出现在大家视野中。在2019年左右联邦学习和图神经网络联合起来构成图联邦学习,引起新的技术浪潮。 今天的介绍会围绕下面六点展开: 图联邦的必要性 图联邦...
一方面因为将图数据划分成不同用户持有的数据具有多种方式,另一方面则因为在划分过程中需要考虑图学习上的transductive设置和inductive设置。这一小节将讲述如何对图数据进行联邦划分,并介绍FLGo中集成的三种基础的图联邦任务的自动联邦化:图分类、节点分类、以及边预测。上述任务均基于pyg实现。本节内容基于FLGo 0.0.18,...
【基于图距离计算的图联邦学习】联邦学习(Federated Learning, FL)作为一种保护隐私的合作学习的原型框架,受到了人们广泛的关注和深入的研究。联邦学习的关键问题是如何处理数据异构性以及如何在具有相似数据的用户之间传递知识。图联邦学习(Federated Graph Learning, FGL)是将结构化数据集成到联邦学习中,假设每个用户都有...
首先，图联邦学习在金融行业的必要性体现在复杂网络分析，如保险业的网络造假检测和银行反洗钱中的网络挖掘。证券和加密货币领域，资金流动的复杂网络也得益于图的描绘。图与表数据的差异体现在图的节点和边构建了更灵活的关联关系，这在知识图谱中尤其重要，适用于金融决策和模型构建。图联邦分类则包括纵向...
专利摘要显示，本发明公开了基于签名聚类的个性化图联邦学习方法、系统及存储介质，其方法包括步骤：客户端接收服务器下发的模型进行训练并根据模型的参数进行聚合；通过函数映射生成客户端的签名；在本地模型中添加个性化因子并将除个性化因子之外的模型层参数和签名上传至服务器；服务器根据各客户端的签名进行聚类并在聚类...
聚类驱动的图联邦学习 问题定义 我们的目标是学习一个函数fθ:X —> Y,以θ为参数,将输入空间X中的样本映射到输出空间Y中对应的语义。具体来说,我们关注一个分类任务,其中X包含图像,而Y是定义在一组标签上的概率。 在FL设置中,服务器没有直接访问数据的权限,但是可以与一组客户端C进行通信,其中每个客户端c...
金融界报道,重庆守愚科技有限公司在2024年9月申请了一项颇具前景的专利,专利名称为"一种基于轻量化联邦图学习的数据补全方法和装置",公开号为CN119249081A。这项技术旨在通过轻量化的联邦图学习,让数据补全变得更加精准,尤其在现代数据处理日益复杂的背景下,实现了更为轻松的用户数据管理。
从价值落地的实际需求来说，东方林语列出了需要重点关注的三种有价值AI技术：图学习、自监督学习、联邦学习。我们的口号与目标是，尽量以不带公式、函数，以说人话的方式讲明白这些高大上的概念。一、基于知识图谱的图学习：自然语言领域的顶级盛会ACL2020，2020年7月10日已经落下帷幕。著名计算机科学家Michael Gal...
飞桨深度学习平台工具组件,包括 PaddleHub 迁移学习、PARL 强化学习、PALM 多任务学习、PaddleFL 联邦学习、PGL 图神经网络、EDL 弹性深度学习计算、AutoDL 自动化深度学习、VisualDL 训练可视化工具等,旨在推动前沿深度学习技术的产业化落地,满足多样的产业需求。下面带来飞桨深度学习平台工具组件详细解读,核心内容 3993 字...