Federated learning让数据保存在数据所有者本地,这就解决了数据的保密性问题,但是模型参数仍然由中央协调员处理,这就造成了权力的集中。此外,这种星形结构降低了容错性。 作者提出的Swarm Learning基于标准化AI引擎的分布式机器学习和许可区块链,结合了去中心化的硬件基础设施,成员可以安全加入,可以在成员中动态地选举领导...
群体学习(Swarm Learning) 群体学习(SL)没有中心位置。和联邦学习一样,群体学习的训练是在局部/边缘进行的。并且,在群体学习中,即使是学习内容也不能通过中央专用服务器共享。 这些是用区块链技术交换学习的成果。 正如研究论文中所述: 新节点通过区块链智能合约注册,获取模型,并进行本地模型训练,直到满足定义的同步...
近日,HPE宣布推出HPE Swarm Learning解决方案,作为突破性的AI解决方案,其能够在不损害数据隐私的情况下共享和统一AI模型的学习成果,加速组织在边缘挖掘洞见。HPE Swarm Learning由HPE的研发机构Hewlett Packard Labs开发,是业界第一个用于边缘和分布式站点且具有隐私保护能力的分布式机器学习框架。该解决方案为客户提供的容器...
(Swarm 边缘节点):SL节点:运行用户定义的深度学习算法,并迭代更新本地模型 (Swarm 协调器节点): SN节点(Swarm Network 节点):相互交流以维护模型的全局状态信息,通过以太坊区块链平台跟踪训练进度 SWCI节点(Swarm LearningCommand Interface 节点):安全地连接到SN节点以查看SL框架的状态,并进行控制和管理 SPIFFE SPIRE...
Swarm Learning 是一款分散式机器学习解决方案,利用边缘计算和区块链技术实现同行协作。该解决方案支持多位协作伙伴在无需分享数据本身的情况下,直接分享数据洞见。这不仅能保护数据隐私和安全性,还能让所有贡献者从集体学习中受益。 为何Swarm Learning 如此重要?
Essentially, Swarm Learning是由多个参与者执行本地模型训练,并将其模型参数发送到中央服务器进行融合以形成全局模型的新型学习方法。 在传统的联邦学习(federated learning)中,机器学习算法通过使用本地数据进行本地训练,而不是将数据发送到中央服务器上进行训练。Swarm Learning在这种情况下是一种改进。虽然机器学习可以...
Swarm Learning is a decentralized, privacy-preserving Machine Learning framework. This framework utilizes the computing power at, or near, the distributed data sources to run the Machine Learning algorithms that train the models. It uses the security of a blockchain platform to share learnings with...
Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning 群体学习:用于去中心化和隐私加密的临床机器学习 基本信息 期刊 / 会议:Nature 作者:Stefanie Warnat-Herresthal,
federated learninggradient leakageSwarm Learning (SL) is a promising approach to perform the distributed and collaborative model training without any central server. However, data sensitivity is the main concern for privacy when collaborative training requires data sharing. A neural network, especially ...
算法识别出患病个体的准确率,在血液转录组数据集中平均为90,在X射线图像数据集中表现为76-86。该论文题目为《用于去中心化且保密临床数据分析的Swarm Learning机器学习技术(Swarm Learning for decentralized and confidential clinical machine learning)》,于5月26日发表在Nature上。