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引言2006年的一篇论文《Map-Reduce for Machine Learning on Multicore》[1]在PAC(probably approximate correct)理论和SQL(Statistical Query Learning)[2]理论的框架下，指出了“求和形式算法”可以自然的利用多CPU并行训练（也可以推广到MapReduce编程范式下并行训练）。我们见到的绝大多数使用MapReduce进行训练的模型，都可以归结到这篇论文中提出的形式，它们本质上对于算法本身没有进行任何修

1. FATEFATE 是微众银行人工智能部门发起的一个开源项目，旨在提供一个安全的计算框架来支持联合人工智能生态系统。它实现了多种安全计算协议，以实现大数据协作与数据保护法规合规性。凭借模块化的可扩展建模流水线、清晰的可视化界面和灵活的调度系统，FATE 获得了开箱即用的可用性和出色的运行性能。FATE项目使用多方安全计算 (MPC) 以及同态加密 (HE) 技术构建底层安全计算协议，以此支持不同种类的机器学习的安全计算，包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习等。功能：全面，同时覆盖横