基于去中心化梯度聚合的跨孤岛联邦学习模型训练方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510113522.0

申请日：

2025-01-24

公开(公告)号：

CN119558430B

公开(公告)日：

2025-05-02

发明(设计)人：

姜海鸥马郓刘坤马新建

申请人：

北京大数据先进技术研究院

申请人地址：

100195 北京市海淀区闵庄路3号玉泉慧谷6号楼一层01

IPC主分类号：

G06N20/00

IPC分类号：

G06F18/22

代理机构：

北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319

代理人：

陈宏

法律状态：

授权

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
2025-05-02	授权	授权
2025-03-21	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 20/00申请日:20250124
2025-03-04	公开	公开

共 50 条

[1]

基于去中心化梯度聚合的跨孤岛联邦学习模型训练方法 [P].

姜海鸥 ;

马郓 ;

刘坤 ;

马新建 .

中国专利 :CN119558430A ,2025-03-04

[2]

基于去中心化联邦学习的模型训练方法 [P].

李圣权 ;

厉志杭 ;

毛云青 ;

董墨江 .

中国专利 :CN113935469B ,2022-01-14

[3]

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

[4]

基于联邦学习的模型训练方法、装置及联邦学习系统 [P].

殷俊 ;

周武 ;

宋路祥 ;

韩伟豪 .

中国专利 :CN112862011A ,2021-05-28

[5]

基于联邦学习的模型训练方法及装置 [P].

范晓亮 ;

陈亮 ;

王程 ;

程明 .

中国专利 :CN114387580A ,2022-04-22

[6]

基于联邦学习的模型训练方法及装置 [P].

范晓亮 ;

陈亮 ;

王程 ;

程明 .

中国专利 :CN114387580B ,2024-10-18

[7]

基于联邦学习的模型训练方法及装置 [P].

范晓亮 ;

杨佩蓁 ;

王铮 ;

王程 ;

俞容山 .

中国专利 :CN115496121B ,2025-12-05

[8]

基于联邦学习的模型训练方法及装置 [P].

范晓亮 ;

杨佩蓁 ;

王铮 ;

王程 ;

俞容山 .

中国专利 :CN115496121A ,2022-12-20

[9]

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

[10]

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

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