本文主要是介绍联邦学习论文阅读:Secure Federated Matrix Factorization,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
这是六月刚刚挂上arXiv的文章,杨老师学生的工作
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代码
摘要
这篇文章提出了联邦化的矩阵分解算法,作者发现传梯度也会泄露信息,所以利用同态加密来进一步保证用户数据的隐私性。
框架
基本框架和federated collaborative filtering那篇文章是一样的:一个标准的横向联邦框架,user vector保留在本地训练,只上传加密后的更新梯度,服务器进行汇总,然后训练product vector。区别是用了同态加密算法进行加密操作。
算法
实验
这篇关于联邦学习论文阅读:Secure Federated Matrix Factorization的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!