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一种基于隐私保护的个性化联邦学习方法和装置

被引：0
申请号：
CN202211014315.2
申请日：
2022-08-23
公开(公告)号：
CN115329885A
公开(公告)日：
2022-11-11
发明(设计)人：
陈晋音 李明俊 刘涛
申请人：
申请人地址：
310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号
IPC主分类号：
G06K962
IPC分类号：
G06F1716 G06N2000
代理机构：
杭州求是专利事务所有限公司 33200
代理人：
邱启旺
法律状态：
实质审查的生效
国省代码：
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2022-11-29 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20220823
2022-11-11 公开 公开
共 50 条
[1]
一种基于隐私保护的个性化联邦学习方法和装置 [P]. 
陈晋音 ;
李明俊 ;
刘涛 .
中国专利 :CN115329885B ,2025-07-29
[2]
一种高效通信且保护隐私的个性化联邦学习方法 [P]. 
梅媛 ;
肖丹阳 ;
吴维刚 .
中国专利 :CN112668726A ,2021-04-16
[3]
一种基于同态加密的个性化联邦学习方法 [P]. 
许盛伟 ;
郑惠敏 ;
杨皓清 .
中国专利 :CN120498629A ,2025-08-15
[4]
一种基于元学习的个性化联邦学习方法 [P]. 
刘亮 ;
马华东 ;
高雨佳 ;
王鹏飞 .
中国专利 :CN115481560A ,2022-12-16
[5]
一种基于元学习的个性化联邦学习方法 [P]. 
刘亮 ;
马华东 ;
高雨佳 ;
王鹏飞 .
中国专利 :CN115481560B ,2025-11-28
[6]
一种基于模型分层优化的保隐私个性化联邦学习方法 [P]. 
王鑫 ;
王腾飞 ;
杨明 ;
吴晓明 ;
唐勇伟 ;
刘腾 ;
陈振娅 ;
刘臣胜 ;
贺云鹏 ;
穆超 .
中国专利 :CN119646885A ,2025-03-18
[7]
一种基于模型分层优化的保隐私个性化联邦学习方法 [P]. 
王鑫 ;
王腾飞 ;
杨明 ;
吴晓明 ;
唐勇伟 ;
刘腾 ;
陈振娅 ;
刘臣胜 ;
贺云鹏 ;
穆超 .
中国专利 :CN119646885B ,2025-05-06
[8]
一种基于本地模型差异的个性化联邦学习方法 [P]. 
古天龙 ;
支太行 ;
包旭光 ;
常亮 .
中国专利 :CN117829317A ,2024-04-05
[9]
一种具有隐私保护的个性化联邦学习方法、装置和介质 [P]. 
马旭 ;
马源 ;
周洪炜 .
中国专利 :CN117094382B ,2024-01-26
[10]
一种个性化联邦学习方法及学习系统 [P]. 
高永强 ;
陈佳 .
中国专利 :CN119670850A ,2025-03-21
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