[发明专利]纵向联邦学习中的计算方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202011064959.3 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112132293A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 程勇;符芳诚;肖品;陶阳宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 徐立 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种纵向联邦学习中的计算方法、装置、设备及介质，涉及人工智能中的联邦学习领域。本申请通过采用多叉树拓扑部署的多个参与节点，一个上层参与节点具有k个下层参与节点，由上层参与节点和k个下层参与节点交换双方的公钥后，上层参与节点与下层参与节点以第一公钥和第二公钥作为加密参数进行两方联合安全计算，得到联邦模型的k个两方联合输出；进而由上层参与节点将k个两方联合输出合并，得到联邦模型对应的第一联合模型输出。从而提供了一种多叉树拓扑部署的纵向联邦学习架构，提高各个参与节点在纵向联邦学习过程中的平等性。 | ||
| 搜索关键词： | 纵向 联邦 学习 中的 计算方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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