用于提供联邦学习模型的设备和方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202280094612.4

申请日：

2022-04-14

公开(公告)号：

CN119013676A

公开(公告)日：

2024-11-22

发明(设计)人：

叶文萱安雪莉严学强

申请人：

华为技术有限公司

申请人地址：

518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

IPC主分类号：

G06N20/00

IPC分类号：

G06F16/27

代理机构：

北京龙双利达知识产权代理有限公司 11329

代理人：

时林;王君

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

广东省深圳市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-12-10	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
2024-11-22	公开	公开

共 50 条

[1]

机器学习模型层的无监督联邦学习 [P].

弗朗索瓦丝·博费 ;

沈启财 ;

约翰·沙尔克威克 .

美国专利 :CN116134453B ,2025-06-17

[2]

用于联邦学习的方法和设备 [P].

M.埃尔-卡米 ;

李正元 ;

郝维托 .

中国专利 :CN114091682A ,2022-02-25

[3]

用于链路感知联邦学习系统的设备和方法 [P].

吴梦凡 ;

麦特·博班 ;

托马索·祖格诺 .

中国专利 :CN121219725A ,2025-12-26

[4]

联邦学习模型的训练数据生成和联邦学习模型训练方法 [P].

刘涛 ;

王蜀洪 ;

朱小坤 ;

包勇军 ;

关诚 ;

李硕 .

中国专利 :CN117454972A ,2024-01-26

[5]

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

[6]

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

[7]

基于联邦蒸馏的联邦学习模型的训练方法、系统和介质 [P].

朱佳 ;

马晓东 ;

黄昌勤 .

中国专利 :CN114154643A ,2022-03-08

[8]

用于联邦学习的方法、装置、设备和介质 [P].

杭卫强 ;

张剑清 ;

李晓光 ;

林凡 ;

王森 .

中国专利 :CN115511103B ,2024-12-27

[9]

用于联邦学习的方法、装置、设备和介质 [P].

杭卫强 ;

张剑清 ;

李晓光 ;

林凡 ;

王森 .

中国专利 :CN115511103A ,2022-12-23

[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

← 1 2 3 4 5 →