用于机器学习的可训练差分隐私

被引：0

申请号：

CN202111534558.4

申请日：

2021-12-15

公开(公告)号：

CN115640855A

公开(公告)日：

2023-01-24

发明(设计)人：

A.桑塔纳德奥利韦拉 C.卡普兰

申请人：

申请人地址：

德国瓦尔多夫

IPC主分类号：

G06N2000

IPC分类号：

G06N3084 G06F18214 G06F1824

代理机构：

北京市柳沈律师事务所 11105

代理人：

张婧

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
2023-01-24	公开	公开
2023-02-14	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 20/00 申请日:20211215

共 50 条

[1]

用于训练机器学习模型的方法 [P].

L·肖特 ;

J·M·克勒 ;

C·布莱奥塔 .

德国专利 :CN119443177A ,2025-02-14

[2]

隐私保护机器学习预测 [P].

W.黄 ;

J.P.加德纳 ;

M.W.道布 ;

A.E.马约罗夫 .

中国专利 :CN114761948A ,2022-07-15

[3]

为训练机器学习模型生成隐私合成训练数据 [P].

C·L·拉泰尔扎 ;

G·库马尔 ;

D·B·莱维坦 .

美国专利 :CN118202355A ,2024-06-14

[4]

具有隐私和可解释性的机器学习模型训练 [P].

T·查克拉博蒂 ;

A·桑塔纳德奥利维拉 ;

K·马拉特 ;

C·卡普兰 .

德国专利 :CN117591869A ,2024-02-23

[5]

一种基于差分隐私的安全外包机器学习方法 [P].

李进 ;

雷震光 ;

李同 ;

姜冲 .

中国专利 :CN110059501B ,2019-07-26

[6]

用于训练机器学习算法和维护患者隐私的联邦学习系统 [P].

F·阿盖伊 ;

N·穆拉里 ;

J·F·马丁 ;

J·施密德 ;

F·谢赫扎德 ;

A·索姆 .

中国专利 :CN115088022A ,2022-09-20

[7]

用于机器学习算法的元特征训练模型 [P].

H·F·阿玛德 .

中国专利 :CN114692889A ,2022-07-01

[8]

用于训练机器学习模型的方法 [P].

理查德·迈克尔·迪特勒夫斯 .

:CN120283240A ,2025-07-08

[9]

用于训练机器学习模型的方法 [P].

J·戈特 ;

B·库尔斯 ;

R·西穆尔斯 .

德国专利 :CN120937021A ,2025-11-11

[10]

用于训练机器学习模型的方法 [P].

J·瓦格纳 ;

N·O·菲尔古松 ;

S·沙伊德勒 ;

姚宇 ;

A·库马尔 ;

B·拉基奇 ;

E·科斯曼 ;

G·古尔孙 ;

M·赫尔曼 .

德国专利 :CN117852602A ,2024-04-09

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