Este repositório contém o desenvolvimento de um projeto de Iniciação Científica focado na criação de um novo algoritmo de aprendizado federado, que combina Particle Swarm Optimization (PSO) e Stochastic Gradient Descent (SGD) como otimizadores para aprimorar a busca por mínimos globais.
O algoritmo desenvolvido é denominado Fed-DP-PSO para fins de publicação em artigos científicos.
A ideia inicial do projeto foi proposta por Eliézer Sanha (@elirockysanha). A partir desse conceito, foi realizada uma implementação estendida, incorporando:
- Redes neurais do tipo MLP (Multilayer Perceptron);
- Uma classe Cliente para modelar o ambiente de aprendizado federado;
- Melhorias na capacidade de busca global do algoritmo.
Este repositório representa uma evolução do projeto original do Eliézer, com o objetivo de aprimorar a implementação e, posteriormente, integrar privacidade diferencial.
A versão final, incluindo a técnica de privacidade diferencial, foi desenvolvida em colaboração com Julia Luna (@JuliaLuna), e está disponível tanto neste repositório quanto nos projetos hospedados no perfil dela.