一种基于权重压缩的高效联邦学习方法及系统

被引：0

申请号：

CN202111540629.1

申请日：

2021-12-16

公开(公告)号：

CN114301889A

公开(公告)日：

2022-04-08

发明(设计)人：

黄婵颖蒋浩李伟琦徐欣桐杨威尹丹肖杉

申请人：

申请人地址：

210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

IPC主分类号：

H04L6701

IPC分类号：

H04L6706 H04L6904 G06N308 G06K962

代理机构：

南京理工大学专利中心 32203

代理人：

薛云燕

法律状态：

公开

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
2022-04-08	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于权重压缩的高效联邦学习方法及系统 [P].

黄婵颖 ;

蒋浩 ;

李伟琦 ;

徐欣桐 ;

杨威 ;

尹丹 ;

肖杉 .

中国专利 :CN114301889B ,2024-06-11

[2]

一种个性化联邦学习权重压缩方法 [P].

熊章银 ;

文世挺 ;

吕龙进 ;

叶朝伟 ;

肖辉 ;

庞超逸 .

中国专利 :CN114692897A ,2022-07-01

[3]

一种基于压缩感知的高效联邦学习方法及系统 [P].

罗志勇 ;

方启妍 .

中国专利 :CN117674962A ,2024-03-08

[4]

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

[5]

一种联邦学习系统的动态梯度压缩学习方法 [P].

黄旭民 ;

黄子灿 ;

方奕翔 ;

钟伟锋 ;

康嘉文 .

中国专利 :CN120952110A ,2025-11-14

[6]

联邦学习方法及系统 [P].

李成林 ;

张豪 ;

阚诺文 ;

郑紫阳 ;

戴文睿 ;

邹君妮 ;

熊红凯 .

中国专利 :CN119761531A ,2025-04-04

[7]

基于客户端权重评价的联邦学习方法和系统 [P].

陈文智 ;

魏成坤 ;

江鑫楠 ;

林东宇 ;

王总辉 .

中国专利 :CN114564746A ,2022-05-31

[8]

基于客户端权重评价的联邦学习方法和系统 [P].

陈文智 ;

魏成坤 ;

江鑫楠 ;

林东宇 ;

王总辉 .

中国专利 :CN114564746B ,2024-05-14

[9]

一种基于动量法的权重动态聚合联邦学习方法 [P].

卫琳 ;

王启龙 ;

连慧娟 ;

石磊 ;

高宇飞 .

中国专利 :CN118821977A ,2024-10-22

[10]

基于分组与权重自优化的链式联邦学习方法 [P].

左方 ;

徐豪 ;

王光辉 ;

左红艳 ;

李帅 .

中国专利 :CN117436542A ,2024-01-23

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