一种基于参数分层的个性化联邦学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211382618.X

申请日：

2022-11-07

公开(公告)号：

CN115587633B

公开(公告)日：

2024-11-22

发明(设计)人：

肖云鹏彭锦华李茜庞育才李暾王国胤

申请人：

重庆邮电大学

申请人地址：

400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

IPC主分类号：

G06N20/00

IPC分类号：

G06F18/22 G06F18/23213

代理机构：

重庆辉腾律师事务所 50215

代理人：

王诗思

法律状态：

授权

国省代码：

山东省青岛市

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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
2024-11-22	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于参数分层的个性化联邦学习方法 [P].

肖云鹏 ;

彭锦华 ;

李茜 ;

庞育才 ;

李暾 ;

王国胤 .

中国专利 :CN115587633A ,2023-01-10

[2]

一种基于本地模型差异的个性化联邦学习方法 [P].

古天龙 ;

支太行 ;

包旭光 ;

常亮 .

中国专利 :CN117829317A ,2024-04-05

[3]

一种基于元学习的个性化联邦学习方法 [P].

刘亮 ;

马华东 ;

高雨佳 ;

王鹏飞 .

中国专利 :CN115481560A ,2022-12-16

[4]

一种基于元学习的个性化联邦学习方法 [P].

刘亮 ;

马华东 ;

高雨佳 ;

王鹏飞 .

中国专利 :CN115481560B ,2025-11-28

[5]

一种基于模型和数据蒸馏的个性化联邦学习方法 [P].

张志威 ;

乔鹏鹏 ;

王国仁 .

中国专利 :CN117035057B ,2025-09-09

[6]

基于对比学习和条件计算的个性化联邦学习方法 [P].

殷康宁 ;

王治国 ;

王艳 ;

陈东升 ;

季鑫慧 ;

朱瑞 .

中国专利 :CN118396082A ,2024-07-26

[7]

基于模型参数异步更新的个性化联邦学习方法 [P].

吴兰 ;

张亚可 .

中国专利 :CN115115021A ,2022-09-27

[8]

基于模型参数异步更新的个性化联邦学习方法 [P].

吴兰 ;

张亚可 .

中国专利 :CN115115021B ,2025-04-11

[9]

一种基于原型对齐学习的个性化联邦学习方法 [P].

王永祥 ;

才振功 .

中国专利 :CN118674015A ,2024-09-20

[10]

一种基于模型分层优化的保隐私个性化联邦学习方法 [P].

王鑫 ;

王腾飞 ;

杨明 ;

吴晓明 ;

唐勇伟 ;

刘腾 ;

陈振娅 ;

刘臣胜 ;

贺云鹏 ;

穆超 .

中国专利 :CN119646885A ,2025-03-18

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