公开(公告)号：CN116745780A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202180069300.3

申请日：2021-02-06

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 朱锐 ,  李晓瑞 ,  张勇 ,  王岚君

IPC: G06N20/00

Abstract: 描述了用于去中心化联邦学习的方法和系统。参与本地机器学习模型训练的每个客户端标识与客户端自身直接通信的一个或多个相邻客户端。每个客户端向其相邻客户端发送本地模型的加权系数和本地模型参数集。每个客户端还从其相邻客户端接收相应的本地模型参数集和相应的加权系数。每个客户端使用所述接收到的本地模型参数集的加权聚合更新其自己的本地模型参数集，每个接收到的本地模型参数集是使用所述接收到的相应的加权系数加权的。每个客户端使用机器学习算法和其自己的本地数据集训练其本地机器学习模型。

公开(公告)号：CN115104108A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202180013713.X

申请日：2021-03-05

Applicant: 华为云计算技术有限公司

Inventor： 阿明·巴尼塔莱比·德科迪 ,  纳文·韦杜拉 ,  张勇 ,  王岚君

IPC: G06N3/063 ,  G06F15/16 ,  G06N3/04

Abstract: 提供了用于将训练后的神经网络划分成用于在第一设备上执行的第一神经网络和用于在第二设备上执行的第二神经网络的系统和方法。执行所述划分，以在精度约束内优化以下操作的总体延迟：在所述第一设备上执行所述第一神经网络以基于输入数据生成特征图输出，将所述特征图输出从所述第一设备发送到所述第二设备，以及在所述第二设备上执行所述第二神经网络以基于所述第一设备的所述特征图输出生成推理输出。