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龍圖騰網恭喜支付寶(杭州)信息技術有限公司申請的專利基于差分隱私的數據生成系統的訓練方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113642731B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111082998.0，技術領域涉及：G06N3/094；該發明授權基于差分隱私的數據生成系統的訓練方法及裝置是由熊濤設計研發完成，并于2020-05-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于差分隱私的數據生成系統的訓練方法及裝置在說明書摘要公布了：本說明書實施例提供一種基于差分隱私的數據生成系統的訓練方法和裝置，該數據生成系統包括自編碼網絡和判別器，方法包括，將真實樣本輸入自編碼網絡，得到復原樣本；根據真實樣本和復原樣本的比對，確定樣本重構損失。此外，通過自編碼網絡生成合成樣本。將真實樣本和合成樣本分別輸入判別器，得到其分別屬于真實樣本的第一概率和第二概率。針對判別器，以減小第一損失為目標，以差分隱私的方式在梯度上添加噪聲，以調整判別器參數，其中第一損失負相關于第一概率，正相關于第二概率。針對自編碼網絡，以減小第二損失為目標，在梯度上添加噪聲，以調整自編碼網絡參數，其中第二損失與樣本重構損失正相關，與第一損失負相關。

本發明授權基于差分隱私的數據生成系統的訓練方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于差分隱私的數據生成系統的訓練方法，所述數據生成系統包括自編碼網絡和判別器，所述方法包括：將第一真實樣本輸入所述自編碼網絡，得到第一復原樣本；所述第一真實樣本包括以下之一：圖片樣本，音頻樣本，文本樣本；根據所述第一真實樣本和所述第一復原樣本的比對，確定樣本重構損失；通過所述自編碼網絡基于噪聲生成第一合成樣本；將第一真實樣本輸入所述判別器，得到其屬于真實樣本的第一概率；以及，將所述第一合成樣本輸入所述判別器，得到其屬于真實樣本的第二概率；針對所述判別器對應的第一參數，利用差分隱私的方式，在以減小第一預測損失為目標得到的梯度上添加噪聲，根據得到的第一噪聲梯度調整所述第一參數，其中所述第一預測損失負相關于所述第一概率，正相關于所述第二概率；針對所述自編碼網絡對應的第二參數，利用差分隱私的方式，在以減小第二預測損失為目標得到的梯度上添加噪聲，根據得到的第二噪聲梯度調整所述第二參數，其中所述第二預測損失與所述樣本重構損失正相關，與所述第一概率正相關，且與所述第二概率負相關。

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