图联邦分类 图联邦经典算法 图联邦平台架构 图联邦金融应用 未来发展展望 01 图联邦必要性 谷歌提出联邦学习的目标是怎样把机器学习的能力和数据集中存储的需求分离开,首先在手机上应用了横向联邦技术。 企业大多应用纵向联邦,主要是站在数据集的角度去划分,是杨强教授提出的一种分类的方法。金融行业中应用较多,主要是...
接下来，我们将详细介绍如何运用图联邦技术进行外汇交易风险识别的实践。在传统的外汇风险交易监测中，往往面临数据表示不足、分析手段单一以及数据维度有限等问题。针对这些挑战，中国人民银行广东省分行积极融合知识图谱与联邦学习等前沿技术，成功研发出“能挖线索、能做研判、能写报告”的外汇交易风险智能分析系统。该系...
8月21日，数据与隐私保护的联邦学习与迁移学习国际研讨会（FTL-IJCAI’21）在加拿大蒙特利尔举行，蓝象智联发表的论文《Decentralized Federated Graph Neural Networks》入选。论文中，蓝象智联介绍了一款全新的图联邦技术，该技术能实现图联邦计算100%去中心化，精度和时间均达到工业级应用要求。这也是国内公司首次在国际顶...
四图联邦技术前景和未来展望 近年来,图神经网络与联邦学习已成为了AI界的两颗炙手可热的新星,图神经网络突破了传统神经网络算法对于数据之间的关系的束缚,而联邦学习技术打破了“数据孤岛”的限制。两种技术都有着巨大的发展前景,而图联邦作为这两者的交叉领域,毫无疑问存在着巨大的发展潜力。同时随着《数据安全法》和...
经过在图联邦领域的长期探索，近日，信也科技成功加入全球首个联邦学习开源社区FATE，并以工业级隐私计算框架FATE为基础，针对金融反欺诈场景进行了深入研究，成功研发了图联邦技术FateGraph，解决了图数据在不同单位和机构之间的孤岛问题，从而扩展了隐私计算的应用范围。加密联合建模 打通数据壁垒 随着数据的不断增长和...
四 图联邦技术前景和未来展望 近年来,图神经网络与联邦学习已成为了AI界的两颗炙手可热的新星,图神经网络突破了传统神经网络算法对于数据之间的关系的束缚,而联邦学习技术打破了“数据孤岛”的限制。两种技术都有着巨大的发展前景,而图联邦作为这两者的交叉领域,毫无疑问存在着巨大的发展潜力。同时随着《数据安全法》...
经过在图联邦领域的长期探索,近日,信也科技成功加入全球首个联邦学习开源社区FATE,并以工业级隐私计算框架FATE为基础,针对金融反欺诈场景进行了深入研究,成功研发了图联邦技术FateGraph,解决了图数据在不同单位和机构之间的孤岛问题,从而扩展了隐私计算的应用范围。
一文总结联邦图机器学习。近年来，图已被广泛应用于表示和处理很多领域的复杂数据，如医疗、交通运输、生物信息学和推荐系统等。图机器学习技术是获取隐匿在复杂数据中丰富信息的有力工具，并且在像节点分类和链接预测等任务中，展现出很强的性能。尽管图机器学习技术取得了重大进展，但大多数都需要把图数据集中存储在...
8月21日,数据与隐私保护的联邦学习与迁移学习国际研讨会(FTL-IJCAI’21)在加拿大蒙特利尔举行,蓝象智联发表的论文《Decentralized Federated Graph Neural Networks》入选。论文中,蓝象智联介绍了一款全新的图联邦技术,该技术能实现图联邦计算100%去中心化,精度和时间均达到工业级应用要求。这也是国内公司首次在国际顶会上...
经过在图联邦领域的长期探索,近日,信也科技成功加入全球首个联邦学习开源社区FATE,并以工业级隐私计算框架FATE为基础,针对金融反欺诈场景进行了深入研究,成功研发了图联邦技术FateGraph,解决了图数据在不同单位和机构之间的孤岛问题,从而扩展了隐私计算的应用范围。