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[发明专利]用于纵向联邦学习决策树模型的异构加速系统及方法-CN202111001656.1有效
发明人： 陆万航;孙军欢;陈沫 -专利权人：深圳致星科技有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种用于纵向联邦学习决策树模型的异构加速系统及方法。该方法包括：第一参与方根据当前决策树模型和第一参与方的数据，计算出一阶导数grad和二阶导数hess作为中间参数，并将加密后中间参数发送给第二参与方；第二参与方，确定第二参与方的数据中与多个分割方案中的每一个分割方案各自对应的有效数据，并且根据与多个分割方案各自对应的有效数据筛选加密后第一参与方的中间参数以进行密态求和运算，得到与多个分割方案对应的密态求和运算结果，以及将密态求和运算结果发送给第一参与方，从而改进当前决策树模型。多个分割方案通过先对第二参与方的特征遍历再对当前决策树模型的树节点遍历确定。如此提高整体计算效率。
用于纵向联邦学习决策树模型加速系统方法

[发明专利]用于纵向联邦逻辑回归学习的异构加速方法、装置及系统-CN202110934507.4有效
发明人：黄昕阳;陆万航;孙军欢;陈沫 -专利权人：深圳致星科技有限公司
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本申请涉及一种用于纵向联邦逻辑回归学习的异构加速方法、装置及系统。该方法包括：第一参与方和第二参与方根据各自的特征数据进行明文运算和加密运算分别得到第一参与方的加密后模型参数和第二参与方的加密后模型参数；对第一参与方的加密后模型参数和第二参与方的加密后模型参数进行密态加法运算得到前向梯度；对前向梯度进行密态乘法运算得到密态乘法运算结果；对密态乘法运算结果进行掩码累加运算得到掩码累加运算结果并更新梯度计算结果。通过算法拆分和模块分配实现了通过异构计算架构优势来提升资源利用效率。
用于纵向联邦逻辑回归学习加速方法装置系统

[发明专利]异构加速计算优化方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110427011.8在审
发明人：胡水海;陆万航 -专利权人：深圳致星科技有限公司
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06F12/0884 文献下载
摘要：本申请公开了一种异构加速计算优化方法、装置、设备及可读存储介质，所述异构加速计算优化方法包括：获取明文数据，并基于第一内存拷贝算子集合，将所述明文数据由CPU内存拷贝至异构芯片内存；基于密态计算算子集合，对所述明文数据进行常驻于所述异构芯片内存的密态计算，获得密态计算结果；将所述密态计算结果反馈至所述CPU内存。本申请解决了异构联邦学习框架计算效率低的技术问题。
加速计算优化方法装置设备可读存储介质

[发明专利]用于联邦学习的并行训练方法及系统-CN202110033547.1有效
发明人：彭瑞;陆万航;胡水海 -专利权人：深圳致星科技有限公司
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种用于联邦学习的并行训练方法。该方法包括：获得第一参与方的私有数据和第二参与方的私有数据之间具有相同标志的交集；根据基于标志确定的映射方式得到关联数据集合；通过预设分组规则对第一参与方的硬件资源和第二参与方的硬件资源进行分组后分别得到第一参与方的硬件分组和第二参与方的硬件分组；分别获得关联数据集合和第一参与方的硬件分组之间的第一匹配关系以及关联数据集合和第二参与方的硬件分组之间的第二匹配关系；以及根据第一匹配关系和第二匹配关系，协同调动第一参与方的硬件资源和第二参与方的硬件资源，利用关联数据集合进行并行训练。
用于联邦学习并行训练方法系统