专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]歧视性样本生成方法和电子设备-CN202010432834.5在审
  • 戴挺;李铁岩;张培歆;孙军 - 华为技术有限公司;新加坡管理大学
  • 2020-05-20 - 2021-11-26 - G06N3/04
  • 本申请实施例提供一种歧视性样本生成方法和电子设备,涉及人工智能领域,该方法能够基于样本的梯度进行有指导性的扰动处理以生成多个歧视性样本,无需依赖第三方算法,性能高,歧视性样本生成效率高。具体方案为:根据样本的属性集合中的第一属性判断样本是否是歧视性样本;当样本不是歧视性样本,且未达到预设的扰动门限值,根据样本的梯度对样本进行第一扰动处理,得到扰动后的样本;当扰动后的样本不是歧视性样本,则对扰动后的样本重复进行上述第一扰动处理,直至扰动后的样本为歧视性样本或者第一扰动处理的次数达到预设的扰动门限值;当扰动后的样本是歧视性样本,根据扰动后的样本生成多个歧视性样本。本申请实施例用于生成歧视性样本。
  • 歧视样本生成方法电子设备
  • [发明专利]一种基于敏感神经元抑制的去偏方法-CN202210997574.5在审
  • 陈晋音;陈奕芃;刘嘉威;陈一鸣;郑雅羽 - 浙江工业大学
  • 2022-08-19 - 2022-11-01 - G06N3/08
  • 本发明公开了一种基于敏感神经元抑制的去偏方法,包括获取Adult数据集作为原始数据集,并将该原始数据集按自定义比例划分为训练集和测试集;再对训练集提取类别标签以及敏感属性标签;构建判别模型θ,基于样本的敏感属性构造歧视实例对(x,x′),基于歧视实例对通过判别模型θ查找敏感神经元与主性能神经元;构造预测模型Mfair,通过冻结主性能神经元,再将敏感神经元交替输入歧视实例对,基于损失函数矫正敏感神经元对预测模型本发明方法针对数据集中存在的个体歧视现象,可以有效消除个体歧视现象。
  • 一种基于敏感神经元抑制偏方

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