一种满足个性化本地差分隐私需求的联邦学习方法

被引：0

申请号：

CN202210393006.4

申请日：

2022-04-14

公开(公告)号：

CN114841364A

公开(公告)日：

2022-08-02

发明(设计)人：

徐蕾吴瑕祝烈煌

申请人：

申请人地址：

100081 北京市海淀区中关村南大街5号

IPC主分类号：

G06N2000

IPC分类号：

G06F2162

代理机构：

北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639

代理人：

张利萍

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
2022-08-02	公开	公开
2022-08-19	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 20/00 申请日:20220414

共 50 条

[1]

一种满足个性化本地差分隐私需求的联邦学习方法 [P].

徐蕾 ;

吴瑕 ;

祝烈煌 .

中国专利 :CN114841364B ,2024-06-14

[2]

一种满足参与方的个性化隐私保护需求的联邦学习方法和系统 [P].

韩启龙 ;

祝永杰 ;

宋洪涛 ;

卢丹 ;

刘鹏 .

中国专利 :CN116882524B ,2025-12-12

[3]

基于个性化本地差分隐私的去中心化联邦学习方法及系统 [P].

王连海 ;

李琪 ;

徐淑奖 ;

张淑慧 .

中国专利 :CN118940857A ,2024-11-12

[4]

个性化差分隐私联邦学习方法及系统 [P].

屈锐 ;

常宇航 .

中国专利 :CN117556459A ,2024-02-13

[5]

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

[6]

融合自适应权重分配和个性化差分隐私的联邦学习方法 [P].

王伟 ;

刘文博 ;

刘鹏睿 ;

刘吉强 ;

李浥东 .

中国专利 :CN114595831B ,2022-06-07

[7]

一种个性化差分隐私保护的联邦学习方法、系统、设备和介质 [P].

王静宇 ;

石翠云 ;

刘立新 ;

常鑫 ;

蒲祎妮 ;

杨汗青 .

中国专利 :CN120611771A ,2025-09-09

[8]

一种基于本地随机差分隐私的联邦学习方法 [P].

周润田 ;

董安明 ;

禹继国 ;

李明霞 ;

丁青艳 ;

曹志龙 ;

许清钰 ;

王桂娟 ;

张丽 .

中国专利 :CN117874816A ,2024-04-12

[9]

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

[10]

一种基于本地差分隐私的联邦学习方法及系统 [P].

胡春强 ;

周于榆 ;

张今革 ;

蔡斌 ;

夏晓峰 .

中国专利 :CN118504712B ,2024-11-26

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