一种基于联邦学习的通信梯度自适应压缩方法

被引：0

申请号：

CN202210031546.8

申请日：

2022-01-12

公开(公告)号：

CN114422605A

公开(公告)日：

2022-04-29

发明(设计)人：

唐伦汪智平蒲昊陈前斌

申请人：

申请人地址：

400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

IPC主分类号：

H04L6904

IPC分类号：

G06N2000

代理机构：

北京同恒源知识产权代理有限公司 11275

代理人：

廖曦

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
2022-05-20	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):H04L 69/04 申请日:20220112
2022-04-29	公开	公开

共 50 条

[1]

基于联邦学习的自适应隐私预算分配的梯度压缩框架 [P].

陈淑红 ;

杨家维 ;

王国军 ;

揭智勇 ;

彭滔 ;

冯光辉 .

中国专利 :CN115496198A ,2022-12-20

[2]

基于联邦学习的自适应隐私预算分配的梯度压缩框架 [P].

陈淑红 ;

杨家维 ;

王国军 ;

揭智勇 ;

彭滔 ;

冯光辉 .

中国专利 :CN115496198B ,2025-07-04

[3]

一种基于自适应梯度裁剪的差分隐私联邦学习方法 [P].

袁江勇 .

中国专利 :CN120277711A ,2025-07-08

[4]

一种基于异步联邦学习框架的自适应梯度裁剪方法 [P].

胡小明 ;

李苗苗 ;

刘琰 ;

白双杰 .

中国专利 :CN119578508A ,2025-03-07

[5]

一种联邦学习自适应梯度量化方法 [P].

范晨昱 ;

吴昊 ;

章小宁 ;

李永耀 .

中国专利 :CN113315604B ,2021-08-27

[6]

基于梯度预测的自适应联邦学习模型投毒攻击方法 [P].

马卓然 ;

黄欣怡 ;

马卓 ;

刘洋 ;

杨易龙 ;

张俊伟 ;

马鑫迪 .

中国专利 :CN120074876A ,2025-05-30

[7]

基于梯度压缩的高效联邦学习方法 [P].

陈珍萍 ;

范松丽 ;

黄慧杰 ;

丰静 ;

范耘豪 .

中国专利 :CN118333182A ,2024-07-12

[8]

基于自适应梯度量化的联邦学习方法及系统 [P].

李欣静 ;

霍峥 ;

王腾 .

中国专利 :CN120046698A ,2025-05-27

[9]

基于自适应量化与动态梯度编码的高效联邦学习方法 [P].

韩忠旭 ;

周自宝 ;

赵学健 ;

孙知信 ;

邰翰文 .

中国专利 :CN120146225A ,2025-06-13

[10]

车联网中基于自适应梯度层级量化的联邦学习方法 [P].

高建平 ;

邢玲 ;

马华红 ;

罗兆乘 ;

邓凯凯 ;

王庆国 ;

徐贤亚 ;

吴红海 ;

李婧 ;

李冰 ;

黄元浩 ;

朱敏 .

中国专利 :CN119808987A ,2025-04-11

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