文件名称：privateml:使用SPDZ进行机器学习
文件大小：22.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 08:38:15
JupyterNotebook
私人语言 使用SPDZ训练卷积神经网络（CNN）； 阅读此以了解更多信息。 该存储库是的扩展。 怎么跑 确保已安装以下组件： Python 3.6（最好在virtualenv / conda env中使用） Tensorflow（仅用于下载数据集） 要安装其他要求，请运行： pip install --upgrade -r requirements.txt 现在，您可以打开完整的代码示例： jupyter notebook image_analysis/Convnet.ipynb 在运行代码之前，请选择正确的内核，因为它可能已设置为python 2.7。 您可能必须将环境添加到lis tof内核中： pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=[NAME OF YOUR ENV]
【文件预览】：
privateml-master
----notebook_importer.py(3KB)
----paillier()
--------Paillier.ipynb(7KB)
----secret-sharing()
--------Performance.ipynb(115KB)
--------Reed-Solomon.ipynb(15KB)
--------Schemes.ipynb(17KB)
--------Fast Fourier Transform.ipynb(22KB)
--------Fast Fourier Transform Walk-through.ipynb(4KB)
----spdz()
--------Basic SPDZ.ipynb(18KB)
--------Tensor SPDZ.ipynb(12KB)
--------primegen.java(209B)
----simple-boolean-functions()
--------A Simple Tutorial from Scratch.ipynb(31KB)
--------Approximating Sigmoid.ipynb(163KB)
----talks()
--------TPMPC17-slides.pdf(3.37MB)
--------PMPML16-poster.pdf(967KB)
--------PSA17-slides.pdf(9.62MB)
----requirements.txt(106B)
----setup.py(649B)
----README.md(902B)
----image_analysis()
--------ReLU.ipynb(60KB)
--------pre-trained.h5(9.34MB)
--------im2col()
--------dataset.py(1KB)
--------Private Image Analysis.ipynb(38KB)
--------__init__.py(0B)
--------pond()
--------Convnet.ipynb(8KB)
----.gitignore(1KB)