[发明专利]用于无线通信系统中的深度神经网络的联邦学习在审
| 申请号： | 202180058755.5 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN116075834A | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 王继兵;埃里克·理查德·施陶费尔 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/098 | 分类号： | G06N3/098;H04L41/16;G06N3/0499;H04W4/02;H04W24/08;H04W64/00;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/04;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 邓聪惠;周亚荣 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 各个方面描述了在无线通信系统中的用于深度神经网络DNN的联邦学习。网络实体指导(610)用户设备UE集合中的每个UE使用初始机器学习(ML)配置来形成处理无线网络通信的相应深度神经网络DNN。网络实体从UE集合中的每个UE请求(620)由相应UE使用训练过程和本地输入数据所生成的相应更新的ML信息。网络实体然后从UE集合中的至少一些UE接收(640)由相应UE确定的相应更新的ML信息。网络实体识别(645)UE集合中的UE子集，并且确定(650)UE子集的公共ML配置。网络实体然后指导(655)UE子集中的每个UE使用公共ML配置来形成更新的DNN。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 无线通信 系统 中的 深度 神经网络 联邦 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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