基于去中心化联邦学习的模型训练方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111245846.8

申请日：

2021-10-26

公开(公告)号：

CN113935469B

公开(公告)日：

2022-01-14

发明(设计)人：

李圣权厉志杭毛云青董墨江

申请人：

申请人地址：

310052 浙江省杭州市滨江区长河街道江南大道588号恒鑫大厦主楼17层、18层

IPC主分类号：

G06N304

IPC分类号：

G06N308 G06N2020

代理机构：

杭州汇和信专利代理有限公司 33475

代理人：

薛文玲

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
2022-01-14	公开	公开
2022-06-24	授权	授权
2022-02-01	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/04 申请日:20211026

共 50 条

[1]

基于去中心化梯度聚合的跨孤岛联邦学习模型训练方法 [P].

姜海鸥 ;

马郓 ;

刘坤 ;

马新建 .

中国专利 :CN119558430B ,2025-05-02

[2]

基于去中心化梯度聚合的跨孤岛联邦学习模型训练方法 [P].

姜海鸥 ;

马郓 ;

刘坤 ;

马新建 .

中国专利 :CN119558430A ,2025-03-04

[3]

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

[4]

基于联邦学习的模型训练方法和联邦学习系统 [P].

范洺源 ;

周文猛 .

中国专利 :CN115345315A ,2022-11-15

[5]

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

[6]

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

[7]

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

[8]

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

[9]

基于联邦学习的模型训练方法及装置 [P].

范晓亮 ;

陈亮 ;

王程 ;

程明 .

中国专利 :CN114387580A ,2022-04-22

[10]

基于联邦学习的模型训练方法及装置 [P].

范晓亮 ;

陈亮 ;

王程 ;

程明 .

中国专利 :CN114387580B ,2024-10-18

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