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基于梯度相似性动态模型融合的个性化联邦学习方法、装置及系统

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202510265048.3
申请日：
2025-03-07
公开(公告)号：
CN120106246A
公开(公告)日：
2025-06-06
发明(设计)人：
王鑫栋 叶保留 陆桑璐
申请人：
南京大学
申请人地址：
210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
IPC主分类号：
G06N20/00
IPC分类号：
G06N3/098
代理机构：
南京泉为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32408
代理人：
陈风平
法律状态：
公开
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
2025-06-06 公开 公开
2025-06-24 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06N 20/00申请日:20250307
共 50 条
[1]
基于参数相似性的个性化联邦学习方法及系统 [P]. 
郭锴凌 ;
张子阳 ;
李然 ;
曾宇欣 .
中国专利 :CN119294559B ,2025-05-27
[2]
基于参数相似性的个性化联邦学习方法及系统 [P]. 
郭锴凌 ;
张子阳 ;
李然 ;
曾宇欣 .
中国专利 :CN119294559A ,2025-01-10
[3]
一种个性化联邦学习方法及学习系统 [P]. 
高永强 ;
陈佳 .
中国专利 :CN119670850A ,2025-03-21
[4]
基于共享模型的个性化联邦学习方法和系统 [P]. 
熊黎丽 ;
王思博 ;
沈俊宇 ;
侯锋 .
中国专利 :CN120494124A ,2025-08-15
[5]
基于混合专家模型的个性化联邦学习方法 [P]. 
郭斌彬 ;
肖丹阳 ;
吴维刚 .
中国专利 :CN112560991A ,2021-03-26
[6]
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
[7]
基于集成模型的个性化联邦学习方法及装置 [P]. 
黄联芬 ;
谢浩宇 ;
范旭伟 ;
陈学林 ;
李王明卉 .
中国专利 :CN115600692A ,2023-01-13
[8]
基于集成模型的个性化联邦学习方法及装置 [P]. 
黄联芬 ;
谢浩宇 ;
范旭伟 ;
陈学林 ;
李王明卉 .
中国专利 :CN115600692B ,2025-12-16
[9]
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
[10]
基于深度图相似性学习的个性化联邦图学习方法及系统 [P]. 
曾晓雯 ;
李辉 ;
朱延杰 ;
张冠豫 ;
任雪斌 ;
李亚男 ;
杨树森 ;
赵鹏 ;
赵聪 .
中国专利 :CN119886283A ,2025-04-25
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