基于联邦学习的模型训练方法和联邦学习系统

被引：0

申请号：

CN202210531051.1

申请日：

2022-05-16

公开(公告)号：

CN115345315A

公开(公告)日：

2022-11-15

发明(设计)人：

范洺源周文猛

申请人：

申请人地址：

311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层554室

IPC主分类号：

G06N2000

IPC分类号：

G06N304 G06F2162

代理机构：

北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452

代理人：

张阳

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
2022-12-02	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 20/00 申请日:20220516
2022-11-15	公开	公开

共 50 条

[1]

基于联邦学习的模型训练方法、装置及联邦学习系统 [P].

殷俊 ;

周武 ;

宋路祥 ;

韩伟豪 .

中国专利 :CN112862011A ,2021-05-28

[2]

基于联邦学习的模型训练方法、系统 [P].

姚远 ;

焦臻桢 ;

张素 ;

金键 ;

曾西平 .

中国专利 :CN118504657A ,2024-08-16

[3]

一种基于联邦学习的模型训练方法及联邦学习系统 [P].

唐斌 ;

徐佳俐 ;

叶保留 .

中国专利 :CN115018086A ,2022-09-06

[4]

一种基于联邦学习的模型训练方法及联邦学习系统 [P].

唐斌 ;

徐佳俐 ;

叶保留 .

中国专利 :CN115018086B ,2024-05-03

[5]

基于联邦学习的决策模型训练方法、装置和联邦学习系统 [P].

彭胜波 ;

周吉文 .

中国专利 :CN114897067B ,2025-04-29

[6]

基于联邦学习的决策模型训练方法、装置和联邦学习系统 [P].

彭胜波 ;

周吉文 .

中国专利 :CN114897067A ,2022-08-12

[7]

基于联邦学习的模型训练方法 [P].

李昊轩 ;

白兴强 ;

贺双洪 ;

王章 ;

李辉忠 ;

张开翔 ;

姚辉亚 .

中国专利 :CN118944926A ,2024-11-12

[8]

联邦学习模型的训练数据生成和联邦学习模型训练方法 [P].

刘涛 ;

王蜀洪 ;

朱小坤 ;

包勇军 ;

关诚 ;

李硕 .

中国专利 :CN117454972A ,2024-01-26

[9]

联邦学习的模型训练方法 [P].

范晓亮 ;

高桂春 ;

王铮 ;

王子徽 ;

程明 ;

王程 .

中国专利 :CN112906911B ,2021-06-04

[10]

纵向联邦学习和横向联邦学习的模型训练方法 [P].

谭明超 ;

马国强 ;

范涛 ;

吴玙 ;

魏文斌 ;

陈天健 ;

杨强 .

中国专利 :CN112633409B ,2025-01-10

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