公开(公告)号：CN109074464B

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN201780025766.7

申请日：2017-04-28

Applicant: 高通股份有限公司

Inventor： M·朴 ,  M·威林

IPC: G06F21/62 ,  G06F17/16 ,  G06N20/00

Abstract: 用于将迭代重加权最小二乘(IRLS)解私有化的方法，其包括通过添加噪声扰动数据集的一阶矩并通过添加噪声来扰动数据集的二阶矩。该方法还包括基于经扰动一阶矩和经扰动二阶矩来获取IRLS解。该方法进一步包括基于IRLS解生成差分隐私输出。

公开(公告)号：CN109074464A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201780025766.7

申请日：2017-04-28

Applicant: 高通股份有限公司

Inventor： M·朴 ,  M·威林

IPC: G06F21/62 ,  G06F17/00 ,  G06N99/00

Abstract: 用于将迭代重加权最小二乘(IRLS)解私有化的方法，其包括通过添加噪声扰动数据集的一阶矩并通过添加噪声来扰动数据集的二阶矩。该方法还包括基于经扰动一阶矩和经扰动二阶矩来获取IRLS解。该方法进一步包括基于IRLS解生成差分隐私输出。

公开(公告)号：CN119404198A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202380047766.2

申请日：2023-06-08

Applicant: 高通股份有限公司

Inventor： M·朴 ,  J·刘 ,  S·张 ,  M·纳格尔 ,  C·S·帕特尔

IPC: G06N3/0495 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088

Abstract: 一种用于人工神经网络(ANN)中的自适应量化的处理器实现的方法包括接收ANN模型。该ANN模型具有目标激活的多个通道。将量化模块结合在该ANN的第一线性层与该ANN的第二线性层之间以生成适配的ANN。该量化模块基于可学习量化模块参数来缩放该第一线性层的权重和偏置的第一集合并基于该可学习量化模块参数的逆来缩放该第二线性层的权重的第二集合。