Python联邦学习与区块链结合源码及文档教程

资源摘要信息:"本项目为'基于Python实现的联邦学习与区块链结合研究源码+文档说明'，是一个高分课程设计项目，其研究方向在于探索联邦学习与区块链技术的结合。联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者（客户端）在保持数据本地化的同时共同训练一个模型。区块链技术以其去中心化、不可篡改和透明度等特点，为联邦学习提供了一种确保数据隐私和模型更新记录可追溯的解决方案。本项目使用了PyTorch框架，并基于Personality federate learning联邦学习策略实现系统。 在本项目中，服务器端首先初始化基本层权重Wb，而每个客户端则初始化自己的个性化层权重Wp。接着，服务器端将基本层权重Wb传输至各个客户端。此后，服务器端与客户端将执行一个共同的循环过程：客户端接收来自服务器的基本层权重，并利用本地数据执行随机梯度下降（SGD）更新。此更新过程完成后，模型将返回服务器端以供进一步的整合和优化。 项目的特点在于其代码经过测试验证，并且成功运行。源码与文档被上传，用户可以下载并根据README.md文件的指导进行学习和使用。源码包名为fedchain-master，意味着该项目是联邦学习与区块链结合研究的主干项目。文档中提到的代码基于PyTorch 1.12版本开发，适用于计算机相关专业的学生、教师和行业人士，也可作为课程设计、作业或项目初期演示使用。项目答辩评审得分高达96分，可见其学术价值和实用性。 项目源码适合初学者进行学习进阶，同时也为有基础的研究人员或工程师提供了扩展和深化研究的可能。用户在下载使用时需要注意，该资源仅供学习参考，禁止用于商业用途。代码的开放性和文档的详细说明使得该项目成为学习联邦学习和区块链技术结合的理想选择，同时也是计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等相关领域的宝贵教学资源。"