摘要：
1.联邦学习定义 隐私保护的分布式机器学习框架，各参与方无需共享数据资源，就可以进行数据联合训练，建立最终机器学习模型。（合作共赢模式，共同富裕策略） 特征： 参与方数据保留在本地，一定程度上保证数据安全性 参与者联合训练模型，共同富裕 参与方地位平等 与中心化的机器学习建模效果相差不大 $ |{V 阅读全文
摘要：
原文链接：Deep Learning with Differential Privacy abstract：新的机器学习算法，差分隐私框架下隐私成本的改良分析，使用非凸目标训练深度神经网络。 数学中最优化问题的一般表述是求取$ x * \in \chi $ 使得 $ f(x * ) = min\{ 阅读全文
摘要：
教育版下载： https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 学生注册 https://sales.jetbrains.com/hc/zh-cn/articles/207154369-%E5%AD%A6%E7%94%9F%E6%8E%88%E6%9D%83%E 阅读全文