[发明专利]一种面向流媒体基于邻居信任聚合的去中心化联邦学习方法在审
| 申请号： | 202211234598.1 | 申请日： | 2022-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN115600642A | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 袁博;沈玉龙;陈森霖;胡凯 | 申请（专利权）人： | 南京栢拓视觉科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 任志艳 |
| 地址： | 210019 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向流媒体基于邻居信任聚合的去中心化联邦学习方法，包括，步骤1，客户端收集的流媒体数据进行归一化处理，形成用户的特征向量；步骤2，构建基于CNN和Transformer网络的本地模型；从特征向量中选取与时序无关的特征向量，输入到CNN网络中；从特征向量中选与时序有关的特征向量，输入到Transformer网络中；将卷积提取的特征信息与Transformer输出的结果进行Concat操作；步骤3，基于信任机制的随机游走模型，去中心化的联邦学习训练出全局模型。采用联邦学习方法使得各客户端间的模型共享，并引入了对等网络技术，使组网的计算机不依赖一个集中的服务器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 流媒体 基于 邻居 信任 聚合 中心 联邦 学习方法 | ||
【主权项】：
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