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龍圖騰網(wǎng)恭喜瑞典愛立信有限公司申請的專利使用異構(gòu)模型類型和架構(gòu)的聯(lián)合學(xué)習(xí)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114514519B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：201980101110.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F17/18；該發(fā)明授權(quán)使用異構(gòu)模型類型和架構(gòu)的聯(lián)合學(xué)習(xí)是由佩雷普·薩特什庫馬;安克特·堯哈里;斯瓦魯普·庫馬爾·莫哈里克;薩拉瓦南·M;安蘇·舒克拉設(shè)計研發(fā)完成，并于2019-10-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本使用異構(gòu)模型類型和架構(gòu)的聯(lián)合學(xué)習(xí)在說明書摘要公布了：提供了在中心節(jié)點或服務(wù)器上的方法。該方法包括：從第一用戶設(shè)備接收第一模型以及從第二用戶設(shè)備接收第二模型，其中第一模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型類型并具有第一層集，且第二模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型類型并具有不同于第一層集的第二層集；對于第一層集中的每個層，從第一層集中的該層中選擇過濾器的第一子集；對于第二層集中的每個層，從第二層集中的該層中選擇過濾器的第二子集；通過基于第一層集和第二層集形成全局層集來構(gòu)建全局模型，使得對于全局層集中的每個層，該層包括基于對應(yīng)的過濾器的第一子集和或?qū)?yīng)的過濾器的第二子集的過濾器；以及形成全局模型的全連接層，其中全連接層是全局層集的最終層。

本發(fā)明授權(quán)使用異構(gòu)模型類型和架構(gòu)的聯(lián)合學(xué)習(xí)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種在通信網(wǎng)絡(luò)中的中心節(jié)點或服務(wù)器上執(zhí)行的方法，所述方法包括：從第一用戶設(shè)備接收第一模型以及從第二用戶設(shè)備接收第二模型，其中所述第一模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型類型并具有第一層集，且所述第二模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型類型并具有不同于第一層集的第二層集；對于所述第一層集中的每個層，從所述第一層集中的該層中選擇過濾器的第一子集；對于所述第二層集中的每個層，從所述第二層集中的該層中選擇過濾器的第二子集；通過基于所述第一層集和所述第二層集形成全局層集來構(gòu)建全局模型，使得對于所述全局層集中的每個層，該層包括基于對應(yīng)的過濾器的第一子集和或?qū)?yīng)的過濾器的第二子集的過濾器；形成所述全局模型的全連接層，其中所述全連接層是所述全局層集的最終層；以及向包括所述第一用戶設(shè)備和所述第二用戶設(shè)備的一個或多個用戶設(shè)備發(fā)送所述全局模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人瑞典愛立信有限公司，其通訊地址為：瑞典斯德哥爾摩；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。