基于纵向联邦学习的模型训练方法、系统、设备及介质

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111405979.7

申请日：

2021-11-24

公开(公告)号：

CN114118442A

公开(公告)日：

2022-03-01

发明(设计)人：

李鑫超章枝宪周旭华杨诗友尹虹舒

申请人：

申请人地址：

100033 北京市西城区金融大街31号

IPC主分类号：

G06N2000

IPC分类号：

代理机构：

北京律智知识产权代理有限公司 11438

代理人：

孙宝海;袁礼君

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
2022-03-18	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 20/00 申请日:20211124
2022-03-01	公开	公开

共 50 条

[1]

基于纵向联邦学习的模型训练方法、系统、设备及介质 [P].

李鑫超 ;

章枝宪 ;

周旭华 ;

杨诗友 ;

尹虹舒 .

中国专利 :CN114118442B ,2025-03-21

[2]

基于纵向联邦学习系统的模型训练方法、设备及存储介质 [P].

夏正勋 ;

杨一帆 .

中国专利 :CN112001500A ,2020-11-27

[3]

基于纵向联邦学习的模型训练方法、介质、设备及产品 [P].

刘毅 ;

刘洋 ;

史俊杰 ;

洪爵 ;

杨青友 ;

吴烨 .

中国专利 :CN120235271A ,2025-07-01

[4]

基于纵向联邦学习的模型训练方法及装置 [P].

刘洋 ;

檀俊滔 ;

吴烨 .

中国专利 :CN116227633B ,2025-05-13

[5]

纵向联邦学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质 [P].

黄晨宇 ;

王健宗 ;

黄章成 .

中国专利 :CN113420886A ,2021-09-21

[6]

纵向联邦学习模型的训练方法、装置、设备及存储介质 [P].

黄晨宇 ;

王健宗 ;

黄章成 .

中国专利 :CN113420886B ,2024-05-10

[7]

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

[8]

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

[9]

基于联邦学习的模型训练方法、系统及相关设备 [P].

刘洋 ;

马雪婷 ;

漆舒汉 ;

马国睿 ;

王轩 .

中国专利 :CN118982063A ,2024-11-19

[10]

预测方法、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 :CN112633409A ,2021-04-09

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