大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python同态编程的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python同态编程的解答，让我们一起看看吧。
在理解一些基础机器学习算法时，有没有涉及到微分方程，差分方程，无穷级数等知识？
机器学习是一个很广阔的领域。你如果根据数学知识去找，上穷碧落下黄泉，多半能找到相关的机器学习算法。
不妨拿无穷级数来举例。
如果想要实现同态加密的神经网络。也就是说，基于加密的模型进行学习，某些应用场景下，这是很有用的，比如，想让用户在本地离线地运行神经网络模型，但又不希望暴露公司的模型——独特的模型设计、参数往往是一个公司的竞争力所在。
（同态加密示意图，可直接在密文上进行、乘法。）
那么，就需要用到泰勒展开（无穷级数）来逼近神经网络中分类层常用的sigmoid激活函数。
（图片来源网络，侵删）
Python代码：
def sigmoid_approximation(x): return (1 / 2) + (x / 4) - (x**3 / 48) + (x**5 / 480)
但是，你说的基础机器学习算法，要不要用到“微分方程，差分方程，无穷级数”，答案无疑是用不到。
（图片来源网络，侵删）
基础机器学习算法，所需的数学基础无非是概率论、统计、线性代数、微积分这些。
到此，以上就是小编对于python同态编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python同态编程的1点解答对大家有用。
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