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一种基于权重压缩的高效联邦学习方法及系统
被引:0
专利类型
:
发明
申请号
:
CN202111540629.1
申请日
:
2021-12-16
公开(公告)号
:
CN114301889B
公开(公告)日
:
2024-06-11
发明(设计)人
:
黄婵颖
蒋浩
李伟琦
徐欣桐
杨威
尹丹
肖杉
申请人
:
南京理工大学
申请人地址
:
210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
IPC主分类号
:
H04L67/01
IPC分类号
:
H04L67/06
H04L69/04
G06N3/098
G06N3/0464
代理机构
:
南京理工大学专利中心 32203
代理人
:
薛云燕
法律状态
:
授权
国省代码
:
江苏省 南京市
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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
2024-06-11
授权
授权
共 50 条
[1]
一种基于权重压缩的高效联邦学习方法及系统
[P].
黄婵颖
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黄婵颖
;
蒋浩
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蒋浩
;
李伟琦
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李伟琦
;
徐欣桐
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徐欣桐
;
杨威
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杨威
;
尹丹
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尹丹
;
肖杉
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肖杉
.
中国专利
:CN114301889A
,2022-04-08
[2]
一种个性化联邦学习权重压缩方法
[P].
熊章银
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熊章银
;
文世挺
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文世挺
;
吕龙进
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吕龙进
;
叶朝伟
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叶朝伟
;
肖辉
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肖辉
;
庞超逸
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庞超逸
.
中国专利
:CN114692897A
,2022-07-01
[3]
一种基于压缩感知的高效联邦学习方法及系统
[P].
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机构:
罗志勇
;
方启妍
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机构:
中山大学
中山大学
方启妍
.
中国专利
:CN117674962A
,2024-03-08
[4]
基于梯度压缩的高效联邦学习方法
[P].
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机构:
陈珍萍
;
范松丽
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苏州科技大学
苏州科技大学
范松丽
;
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机构:
黄慧杰
;
丰静
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苏州科技大学
苏州科技大学
丰静
;
范耘豪
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机构:
苏州科技大学
苏州科技大学
范耘豪
.
中国专利
:CN118333182A
,2024-07-12
[5]
一种联邦学习系统的动态梯度压缩学习方法
[P].
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机构:
黄旭民
;
黄子灿
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广东工业大学
广东工业大学
黄子灿
;
方奕翔
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机构:
广东工业大学
广东工业大学
方奕翔
;
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机构:
钟伟锋
;
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机构:
康嘉文
.
中国专利
:CN120952110A
,2025-11-14
[6]
联邦学习方法及系统
[P].
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机构:
李成林
;
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机构:
张豪
;
阚诺文
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机构:
上海交通大学
上海交通大学
阚诺文
;
郑紫阳
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机构:
上海交通大学
上海交通大学
郑紫阳
;
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机构:
戴文睿
;
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机构:
邹君妮
;
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机构:
熊红凯
.
中国专利
:CN119761531A
,2025-04-04
[7]
基于客户端权重评价的联邦学习方法和系统
[P].
陈文智
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陈文智
;
魏成坤
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魏成坤
;
江鑫楠
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江鑫楠
;
林东宇
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林东宇
;
王总辉
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王总辉
.
中国专利
:CN114564746A
,2022-05-31
[8]
基于客户端权重评价的联邦学习方法和系统
[P].
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机构:
陈文智
;
魏成坤
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机构:
浙江大学
浙江大学
魏成坤
;
江鑫楠
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机构:
浙江大学
浙江大学
江鑫楠
;
林东宇
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机构:
浙江大学
浙江大学
林东宇
;
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机构:
王总辉
.
中国专利
:CN114564746B
,2024-05-14
[9]
一种基于动量法的权重动态聚合联邦学习方法
[P].
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机构:
卫琳
;
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机构:
王启龙
;
连慧娟
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机构:
郑州大学
郑州大学
连慧娟
;
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机构:
石磊
;
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机构:
高宇飞
.
中国专利
:CN118821977A
,2024-10-22
[10]
基于分组与权重自优化的链式联邦学习方法
[P].
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机构:
左方
;
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机构:
徐豪
;
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机构:
王光辉
;
左红艳
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机构:
河南大学
河南大学
左红艳
;
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机构:
李帅
.
中国专利
:CN117436542A
,2024-01-23
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