联邦学习模型的训练数据生成和联邦学习模型训练方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311635004.2

申请日：

2023-11-30

公开(公告)号：

CN117454972A

公开(公告)日：

2024-01-26

发明(设计)人：

刘涛王蜀洪朱小坤包勇军关诚李硕

申请人：

北京沃东天骏信息技术有限公司北京京东世纪贸易有限公司

申请人地址：

100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室

IPC主分类号：

G06N3/098

IPC分类号：

G06F21/60

代理机构：

北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201

代理人：

张瑞

法律状态：

公开

国省代码：

安徽省宣城市

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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
2024-01-26	公开	公开
2024-02-13	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/098申请日:20231130

共 50 条

[1]

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

[2]

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

[3]

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

[4]

联邦学习模型训练方法和系统 [P].

刘诗阳 ;

史家康 .

中国专利 :CN114764707B ,2025-04-04

[5]

联邦学习模型训练方法和系统 [P].

刘诗阳 ;

史家康 .

中国专利 :CN114764707A ,2022-07-19

[6]

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

[7]

联邦学习模型市场训练定制化联邦学习模型的方法和系统 [P].

苏洲 ;

潘洋河 ;

王云涛 ;

刘涵 .

中国专利 :CN117726010A ,2024-03-19

[8]

联邦学习模型的训练方法及装置 [P].

夏家骏 ;

鲁颖 ;

张珣 ;

沈敏均 ;

陈楚元 ;

张佳辰 .

中国专利 :CN111860829A ,2020-10-30

[9]

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

[10]

联邦学习模型的训练方法和调用方法以及联邦学习系统 [P].

刘鹤洋 .

中国专利 :CN114091690B ,2024-12-20

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