PaddleDTX是一个基于分布式存储的分布式机器学习技术解决方案。可以解决海量私有数据需要的安全存储和交换难题，可恶意帮助各方突破数据孤岛，实现数据价值最大化。
PaddleDTX的计算层是一个由三种节点组成的网络：Requester、Executor和DataOwner。训练样本和预测数据集存储在由DataOwner和Storage节点组成的去中心化存储网络中。这种去中心化的存储网络和计算层由底层区块链网络支持。
金色财经CEO安鑫鑫：挖矿要走得更长远需要遵循五个核心原则:金色财经现场报道，4月25日，2021新基建区块链峰会在成都举办。在分布式存储新时代分会场上，金色财经CEO安鑫鑫以《换个角度 看待区块链挖矿产业》为题进行分享。他指出，区块链的世界是绝对公平的是万物互链利益共享的，基于此，挖矿项目走得更长远，需要遵循这五个核心原则，包括平等共识、代币扩散、生态共建、行为引导、正循环。[2021/4/25 20:55:58]
多方计算网络
Requester是有预测需求的一方，Executor是DataOwner授权获得样本数据访问许可的一方，用于可能的模型训练和结果预测。多个Executor节点组成一个SMPC网络。Requester节点将任务发布到区块链网络，Executor节点授权后执行任务。Executor节点通过DataOwner获取样本数据，后者为数据的信任背书。
金色财经挖矿数据播报 | BCH今日全网算力上涨8.30%:金色财经报道，据蜘蛛矿池数据显示：
BTC全网算力124.589EH/s，挖矿难度17.56T，目前区块高度645797，理论收益0.00000787/T/天。
ETH全网算力220.207TH/s，挖矿难度2727.18T，目前区块高度10753009，理论收益0.00933768/100MH/天。
BSV全网算力1.992EH/s，挖矿难度0.26T，目前区块高度650187，理论收益0.00045179/T/天。
BCH全网算力2.846EH/s，挖矿难度0.39T，目前区块高度650408，理论收益0.00031623/T/天。[2020/8/29]
SMPC网络是支持并行运行的多个分布式学习过程的框架。未来将支持垂直联邦学习和水平联邦学习算法。
分析 | 金色盘面：ETH 沿通道上升:金色盘面综合分析： ETH 从见底260美元后，一路走高，对山寨币构成了一定的支撑，技术显示，在270附近汇聚了黄金位和通道下轨的支撑，鉴于BTC走势平稳，市场进入反弹周期，投资者不必过于悲观。[2018/8/26]
去中心化存储网络
一个DataOwner节点处理自己的私有数据，在这个过程中使用了加密、分段和复制相关的算法，最后将加密的分片分发到多个Storage节点。Storage节点通过回答DataOwner产生的挑战来证明它诚实地持有数据片段。通过这些机制，可以在不侵犯任何数据隐私的情况下安全地维护存储资源。
金色财经现场报道，Node Capital创始人杜均：2020年全球加密货币市值将超过20万亿美元:5月3日晚，世界区块链中心·BitTemple新加坡开幕酒会上，Node Capital创始人杜均表示，加密货币明年的市值会超过五万亿美金，区块链资产天生的高流通性股票所不具备的，这也让区块链资产与股票相比更具优势，加密数字货币资产会继续增加，加密货币资产还存在巨大潜力，到2020年，加密货币市值将超过20万亿美元，当前加密货币的市场规模只是刚刚开始。[2018/5/3]
区块链网络
训练任务和预测任务将通过区块链网络广播到Executor节点。然后所涉及的Executor节点将执行这些任务。DataOwner节点和Storage节点在监控文件和节点健康状态时，以及副本持有证明的challenge-answer-verify过程中，通过区块链网络交换信息。
目前，XuperChain是PaddleDTX支持的唯一区块链框架。
垂直联邦学习
PaddleDTX的开源版本支持垂直联邦学习算法，包括两方线性回归、两方逻辑回归和三方DNN。DNN的实现依赖于PaddleFL框架，PaddleFL提供的所有神经网络模型都可以在PaddleDTX中使用。未来更多算法会开源，包括多方VFL和多方HFL算法。
训练和预测步骤如下所示：
运作原理
样品准备
FL任务需要指定将用于计算或预测的示例文件，这些文件存储在去中心化存储系统中。在执行任务之前，执行者需要从XuperDB中获取自己的示例文件。
样品对齐
VFL训练和预测任务都需要样本对齐过程。即使用所有参与者的ID列表查找样本交叉点。训练和预测是在相交的样本上进行的。该项目实施了PSI来进行样本对齐，而不会泄露任何参与者的ID。
训练过程
模型训练是一个迭代过程，它依赖于两个奇偶校验样本的协同计算。参与者需要在许多训练时期交换中间参数，以便为每一方获得适当的局部模型。
为确保每个参与者数据的机密性，Paillier密码系统用于参数加密和解密。Paillier是一种加法同态算法，它使我们能够直接对密文进行加法或标量乘法。
预测过程
预测任务需要模型，因此需要在预测任务开始前完成相关的训练任务。模型单独存储在参与者的本地存储中。参与者使用自己的模型计算局部预测结果，然后收集所有部分预测结果以推导出最终结果。
对于线性回归，可以在收集所有部分结果后执行去标准化过程。这个过程只有有标签的一方才能完成。所以所有的部分结果都会被发送给有标签的一方，它会推导出最终结果并将其作为文件存储在XuperDB中供请求者使用。
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。