Swarm Learning: A Survey of Concepts, Applications, and Trends

深度学习模型因其对中央服务器上大型数据集的依赖而引起了隐私和安全方面的担忧。随着物联网设备数量的增加，人工智能将对资源管理、数据处理和知识获取至关重要。为了解决这些问题，联邦学习（FL）引入了一种新颖的方法，构建了一个多功能、大规模的机器学习框架，以分散且硬件无关的方式运行。然而，FL面临着网络带宽限制和数据泄露的问题。为了减少FL中的中央依赖并增加可扩展性，与惠普企业（HPE）合作提出了群集学习（SL）。SL代表一种分散式机器学习框架，利用区块链技术进行安全、可扩展和私密的数据管理。基于区块链的网络使参与者之间的模型参数交换和聚合成为可能，从而减轻了单点故障的风险并消除了通信瓶颈。据我们所知，本文是首次介绍Swarm Learning的原理、其架构设计及其应用领域的综述。此外，它还强调了许多需要学术界和工业界进一步探索的研究方向，以释放SL的全部潜力和应用。

解决中心服务器依赖的联邦学习（FL）的网络带宽限制和数据泄露问题，提高可扩展性和隐私性。

Swarm Learning（SL）是一种基于区块链技术的分散式机器学习框架，通过参与者之间的模型参数交换和聚合来减少中心依赖，从而实现安全、可扩展和私密的数据管理。

Swarm Learning的架构和应用领域被介绍，并提出了需要进一步探索的研究方向。实验设计上没有具体提及。

目前还没有太多关于Swarm Learning的相关研究。