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公开(公告)号：CN112068866A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011046903.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种更新业务模型的方法和装置，在多方安全计算的联邦学习过程中，各个提供样本数据参与计算的业务方分别通过本地样本数据调整本地模型参数，并在调整本地模型参数过程中，基于最优传输理论，在损失确定时增加本地模型参数和其他业务方模型参数在最小传输代价下的距离约束，从而保证本地业务模型的稳定性。
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公开(公告)号：CN111461309A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010302520.3
申请日：2020-04-17
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 尹红军
Abstract: 本说明书实施例提供一种实现隐私保护的更新强化学习系统的方法，其中强化学习系统包括服务端和N个客户端，服务端部署强化学习模型的公共神经网络，N个客户端中各自部署该强化学习模型的线程神经网络，并各自搭建业务环境，其中强化学习模型用于针对业务环境预测业务动作。在该方法中，每个客户端利用其部署的线程神经网络独立地与其搭建的业务环境进行交互，并利用交互数据计算梯度数据，再对梯度数据进行加密后传输至服务端，服务端对每个客户端传输的加密数据进行汇总解密，得到对应于多个梯度数据的梯度和值，用以集中更新公共神经网络的模型参数。如此，可以在防止客户端中本地隐私数据被泄露的同时，实现多个客户端联合训练强化学习模型。
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公开(公告)号：CN111445032A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010537464.1
申请日：2020-06-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种利用业务决策模型进行决策处理的方法及装置。在该方法中，服务平台可以获取第一业务处理请求，确定第一业务处理请求的第一业务特征；将第一业务特征输入利用强化学习得到的业务决策模型，得到第一业务处理请求针对多个决策行为的第一得分分布；利用多个历史业务处理请求，确定针对第一业务处理请求的决策干预系数，利用决策干预系数，对第一得分分布进行干预处理，得到针对多个决策行为的第二得分分布；基于第二得分分布，从多个决策行为中确定针对第一业务处理请求的决策行为。
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