基于联邦学习的图神经网络模型训练方法以及装置

被引：0

申请号：

CN202210164702.8

申请日：

2022-02-23

公开(公告)号：

CN114580654A

公开(公告)日：

2022-06-03

发明(设计)人：

田鹏飞孙伟

申请人：

申请人地址：

100085 北京市海淀区上地信息产业基地创业路6号3层3015

IPC主分类号：

G06N2000

IPC分类号：

G06N308 G06Q3002

代理机构：

北京智丞瀚方知识产权代理有限公司 11810

代理人：

周学永

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-06-21	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 20/00 申请日:20220223
2022-06-03	公开	公开

共 50 条

[21] 一种基于多分支神经网络模型的异构联邦学习训练方法 [P].

陈旭 ;

崔嘉洛 ;

周知 .

中国专利 :CN114386570B ,2025-04-08

[22] 一种基于多分支神经网络模型的异构联邦学习训练方法 [P].

陈旭 ;

崔嘉洛 ;

周知 .

中国专利 :CN114386570A ,2022-04-22

[23] 基于集成学习的动态神经网络模型训练方法和装置 [P].

王强 ;

张化祥 ;

孟庆田 ;

马学强 ;

任玉伟 .

中国专利 :CN107480774A ,2017-12-15

[24] 图神经网络的训练方法及装置 [P].

胡斌斌 ;

刘洪瑞 ;

张志强 ;

石川 ;

王啸 ;

周俊 .

中国专利 :CN114707644A ,2022-07-05

[25] 图神经网络的训练方法及装置 [P].

胡斌斌 ;

刘洪瑞 ;

张志强 ;

石川 ;

王啸 ;

周俊 .

中国专利 :CN114707644B ,2024-09-06

[26] 针对图数据不变特征的图神经网络模型的训练方法和装置 [P].

王翔 ;

李思杭 ;

何向南 ;

张岸 .

中国专利 :CN114821119A ,2022-07-29

[27] 图神经网络模型训练方法、软件缺陷检测方法及系统 [P].

高栋栋 ;

江云松 ;

陈睿 ;

高猛 ;

于婷婷 ;

李超 ;

滕俊元 ;

贾春鹏 ;

王峥 ;

杨帆 .

中国专利 :CN112288079A ,2021-01-29

[28] 图神经网络模型训练方法、软件缺陷检测方法及系统 [P].

高栋栋 ;

江云松 ;

陈睿 ;

高猛 ;

于婷婷 ;

李超 ;

滕俊元 ;

贾春鹏 ;

王峥 ;

杨帆 .

中国专利 :CN112288079B ,2024-05-14

[29] 一种基于图神经网络的模型训练方法及装置 [P].

朱亦博 ;

陈扬锐 ;

何骏 ;

林苑 ;

彭杨华 .

中国专利 :CN115221976B ,2024-05-24

[30] 联邦神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质 [P].

程勇 ;

薛焕然 ;

符芳诚 ;

陶阳宇 .

中国专利 :CN112149171B ,2020-12-29

← 1 2 3 4 5 →