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[发明专利]一种批量脚本的全局参数替换方法及装置-CN201811004305.4在审
发明人：刘雁鸣 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06F17/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种批量脚本的全局参数替换方法，包括：在待替换的脚本中检索引用参数，其中，所述引用参数包括引用标记和全局参数名；识别所述引用参数中的所述引用标记；根据所述引用标记，得到所述全局参数名；根据所述全局参数名，在全局参数数据库中获取全局参数值，其中，所述全局参数数据库由批量脚本中的相同参数生成；将所述全局参数值替换所述引用参数。本发明先在待替换脚本中检索包括引用标记和全局参数名的引用参数，通过识别引用标记得到全局参数名，然后在全局参数数据库中通过全局参数名得到与其对应的全局参数值，最后用全局参数值替换待替换脚本中的引用参数。
全局参数引用脚本替换数据库数值替换全局检索计算机可读存储介质参数生成终端

[发明专利]基于异步分组联邦学习的数据保护方法、装置及系统-CN202310265804.3有效
发明人：周少鹏;王滨;朱伟康;王旭;毕志城;张峰 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本申请提供一种基于异步分组联邦学习的数据保护方法、装置及系统，该方法包括：将初始全局模型参数和初始扰动参数发送给物联网终端，以使物联网终端基于初始全局模型参数获取局部模型参数，基于局部模型参数和初始扰动参数生成扰动模型参数；从多个物联网终端获取多个扰动模型参数，基于多个扰动模型参数和每个扰动模型参数对应的权重系数确定目标全局模型参数；若目标全局模型参数未收敛，获取新的初始扰动参数，将目标全局模型参数确定为初始全局模型参数，将初始全局模型参数和初始扰动参数发送给物联网终端；若目标全局模型参数已收敛，将目标全局模型参数确定为已训练参数。
基于异步分组联邦学习数据保护方法装置系统

[发明专利]一种基于全局模型优化的联邦学习方法、装置和电子设备-CN202210541875.7在审
发明人：沈力;张琳;丁亮;陶大程 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开提供一种基于全局模型优化的联邦学习方法、装置和电子设备，所述方法包括：随机选取至少一个客户端作为目标客户端，并将初始全局参量发送至目标客户端，其中，初始全局参量包括：全局模型参数ω和生成器参数θ，服务器状态c；接收目标客户端发送的局部参量，其中，局部参量为目标客户端根据初始全局参量对局部模型进行训练生成；根据局部参量对全局模型中的全局模型参数ω和服务器状态c进行更新；根据生成器参数θ生成伪数据，根据伪数据和局部参量对全局模型中的全局模型参数ω和生成器参数θ进行更新，并输出更新后的全局模型参数ω，实现对联邦学习中的全局模型进行优化的效果。
一种基于全局模型优化联邦学习方法装置电子设备

[发明专利]基于区块链的联邦学习的数据共享激励方法、装置及设备-CN202310281737.4有效
发明人：王滨;王星;谢瀛辉;王琴;赵海涛;张为聪;史心玥;王伟 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本申请提供一种基于区块链的联邦学习的数据共享激励方法、装置及设备，包括：将初始全局模型参数添加至目标区块链，以使终端设备从目标区块链下载初始全局模型参数，基于初始全局模型参数获取局部模型参数，将局部模型参数添加至目标区块链；从目标区块链下载局部模型参数，基于局部模型参数确定目标全局模型参数；若目标全局模型参数已收敛，则将目标全局模型参数确定为已训练参数，已训练参数用于对数据进行处理；在得到目标全局模型参数后，基于局部模型参数对应的预测准确率确定终端设备对应的目标奖励率
基于区块联邦学习数据共享激励方法装置设备

[发明专利]基于联邦学习和区块链的停车预测模型训练方法与系统-CN202110838858.5在审
发明人：宗学森;李鹏 -专利权人：青岛亿联信息科技股份有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习和区块链的停车预测模型训练方法与系统，上述方法包括：利用处理后的历史停车数据训练本地模型，并将训练后的本地模型的参数通过智能合约上传至区块链中；通过智能合约监听并聚合本地模型的参数，获得全局模型参数并上传至所述区块链中；基于全局模型参数建立全局模型，并判断全局模型是否收敛，若未收敛，则各参与方通过智能合约从区块链中获取全局模型参数继续迭代训练，直到全局模型收敛，收敛后的全局模型的参数为当前时段的全局模型参数；进入下一时段后，将上一时段的全局模型参数作为当前时段本地模型的初始模型参数，进行新一轮本地模型训练。
基于联邦学习区块停车预测模型训练方法系统

[发明专利]全局参数的调用方法、装置和可读存储介质-CN202311216624.2在审
发明人：贝晓狮;于西岩;张桥 -专利权人：北京世冠金洋科技发展有限公司
申请日： 2023-09-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本申请公开了一种全局参数的调用方法、装置和可读存储介质，包括：接收第一子系统调用目标全局参数的调用指令，所述第一子系统是所述系统中的任意一个子系统；基于所述调用指令确定所述目标全局参数在所述系统中的目标存储路径，所述目标全局参数的存储路径与创建所述目标全局参数的子系统/系统对应；基于所述目标存储路径调用所述目标全局参数。
全局参数调用方法装置可读存储介质

[发明专利]联邦学习模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211574598.6有效
发明人：杜杰;李炜;刘鹏;汪天富 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：所述方法包括：获取来自服务器端的全局模型梯度和部分全局模型参数，以得到初始参数；利用所述初始参数更新本地模型；随机选取部分样本数据迭代训练所述本地模型，以得到本地模型梯度和部分本地模型参数；发送本地模型梯度和部分本地模型参数至服务器端，以由服务器端更新全局模型，当全局模型未收敛时，发送所述全局模型梯度以及部分全局模型参数，并执行所述获取来自服务器端的全局模型梯度和部分全局模型参数，以得到初始参数。通过实施本发明实施例的方法可实现采用低时间成本获取性能良好的全局模型，缩短联邦学习整体训练时间。
联邦学习模型训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于元学习的不平衡数据联邦学习方法和系统-CN202310452512.0在审
发明人：卢杨;钱品馨;黄刚;华炜;王菡子 -专利权人：之江实验室;厦门大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习的不平衡数据联邦学习方法和系统，包括：客户端接收服务端下发的赋权模型参数和全局模型参数，利用本地数据和赋权模型参数得到用作校正数据不平衡的权重，基于权重、本地数据以及全局模型参数更新本地模型参数，其中，赋权模型参数包括类赋权模型参数、样本赋权模型参数，对应的权重包括类权重和样本权重；服务端接收客户端上传的本地模型参数并聚合得到全局模型参数，利用元数据、赋权模型参数以及聚合的全局模型参数得到元全局模型参数，利用元全局模型参数和元数据来更新赋权模型参数，更新的赋权模型参数和聚合的全局模型参数下发至客户端进行下一轮联邦学习。
一种基于学习不平衡数据联邦学习方法系统

[发明专利]应用于预测输入字符的模型训练方法和预测方法-CN202210364387.3在审
发明人：刘吉;田浩;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F3/023 文献下载
摘要：具体实现方案为：重复以下各步骤，直至达到预设条件：将待训练的输入字符，输入至配置了全局参数的联邦学习模型中进行处理，得到误差信息；其中，全局参数为预设的，全局参数为联邦学习模型的全局模型参数；误差信息表征对联邦学习模型进行训练时所产生的梯度信息的损失误差；根据误差信息更新全局参数；其中，预设条件为更新全局参数的次数或者全局参数为预设参数；其中，具有达到预设条件时所得到的全局参数的联邦学习模型，用于预测未来时刻的输入字符。
应用于预测输入字符模型训练方法

[发明专利]干眼症数据的学习方法、装置、电子设备及介质-CN202210867067.X在审
发明人：邢鲁民;王涵 -专利权人：山东第一医科大学第一附属医院（山东省千佛山医院）
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种干眼症数据的学习方法、装置、电子设备及介质，该干眼症数据的学习方法包括：获取第一全局参数，通过全局参数对本地模型进行训练，得到更新后的第二全局参数，本地模型用于表征分布式人工智能模型，第二全局参数用于表征经过训练后的差异模型的参数及本地迭代量；对第二全局参数采用选择性更新及稀疏向量处理，得到第三全局参数；获取每个第三全局参数的平坦最优解，对多个平坦最优解进行聚合，直至全局模型收敛。本发明通过选择性参数共享方法用来限制各机构中心共享的信息量，提升了医疗数据的安全性；不增加任何通信开销的情况下，通过聚合多个局部平坦最优解来帮助全局模型朝着收敛的最优解进行优化。
干眼症数据学习方法装置电子设备介质

[发明专利]IGBT设计参数全局优化方法及系统-CN202310588502.X有效
发明人：杨鑫;王岳松 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/3308 文献下载
摘要：本发明公开了一种IGBT设计参数全局优化方法及系统，采用粒子群算法实现全局最优设计参数的自动搜寻，设计者只需要给性能要求便可实现全局最优参数的自动搜寻，对IGBT芯片设计者经验依赖程度低，降低了人工提取难度和成本，适用性更广；在全局最优性能设计参数的选择过程中，合理考虑了多种性能的权衡关系，实现了设计参数的全局最优。本发明设计参数全局优化过程高效可靠。
igbt 设计参数全局优化方法系统

[发明专利]一种参数服务器中全局参数的更新方法-CN201810695184.6有效
发明人：徐杰;唐淳;田野;盛纾纬 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06F8/65 文献下载
摘要：本发明公开了一种参数服务器中全局参数的更新方法，先设置参数服务器相关参数，并对全局参数初始化，然后从数据库中下载训练数据，并进行预处理，再利用预处理后的训练参数和初始化后的全局参数计算各个工作节点的本地参数，最后将本地参数回传给参数服务器，通过参数服务器进行迭代更新全局参数。
一种参数服务器全局更新方法

[发明专利]一种面向计算资源异构的联邦学习训练加速方法-CN202110556962.5有效
发明人：何耶肖;李欢;章小宁;吴昊;范晨昱 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向计算资源异构的联邦学习训练加速方法，通过判断最快设备和最慢设备之间迭代次数差是否达到阈值，若达到阈值，则最快设备无需等待，直接利用梯度更新数值更新本地模型参数，然后下载最新的全局模型参数并得到最新的全局模型参数副本，通过额外梯度更新参数更新全局模型参数副本，并判断与最新的全局模型参数间的损失函数值大小，若更新后的全局模型参数副本损失函数值更小，则用更新后的全局模型参数副本替换最新的全局模型参数。
一种面向计算资源联邦学习训练加速方法

[发明专利]一种基于高斯差分隐私和分布式深度学习的隐私保护方法-CN202310448002.6在审
发明人：黄琼;王庭安;杨潘;肖凯丰;吴伟宁 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于高斯差分隐私和分布式深度学习的隐私保护方法，该方法包括：中心服务器采用分布式深度学习方法根据本地客户端自身参数筛选本地客户端；筛选出的本地客户端从中心服务器下载全局参数；筛选出的本地客户端采用高斯差分隐私方法根据全局参数更新自身参数，将更新后的自身参数上传至中心服务器；中心服务器根据更新后的自身参数更新全局参数；当全局参数满足预设条件后输出最优全局参数。本发明在本地客户端使用了高斯差分隐私技术，使得本地客户端安全性提高以及保证了全局参数聚合的准确性，增加了全局模型的准确率。
一种基于高斯差分隐私分布式深度学习保护方法

[发明专利]一种数据中心桥能力交换协议参数的部署方法和装置-CN201510383689.5有效
发明人：徐鹏飞;胡鸿辉 -专利权人：新华三技术有限公司
申请日： 2015-06-30 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据中心桥能力交换协议参数部署方法，该方法包括：FCoE交换设备通过任一端口接收到FCoE邻居交换设备发布的全局DCBX参数；确定收到的全局DCBX参数优先级高于本地已生效的全局DCBX时，将收到的全局DCBX参数配置为当前生效全局DCBX参数；通过其它使能了DCBX参数发送功能的端口向其它FCoE邻居设备发布当前生效全局DCBX参数。基于同样的发明构思，本申请还提供一种数据中心桥能力交换协议参数部署装置，能够降低DCBX参数部署的工作量和维护成本。
一种数据中心能力交换协议参数部署方法装置

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