使用生成性模型生成差分隐私数据集
实质审查的生效
摘要
公开了使用生成性模型生成差分隐私数据集，具体公开了用于至少部分基于隐私数据集训练生成性模型的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，生成性模型至少部分地基于差分隐私Sinkhorn算法进行训练，例如，使用具有梯度下降的反向传播来确定生成性模型的一组参数的梯度并至少部分地基于梯度修改该组参数。
基本信息
专利标题 ：
使用生成性模型生成差分隐私数据集
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114386470A
申请号 ：
CN202111179400.X
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-10-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
A·瓦达特曹天时A·比耶K·J·克赖斯S·菲德勒
申请人 ：
辉达公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
北京市磐华律师事务所
代理人 ：
高伟
优先权 ：
CN202111179400.X
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06F21/62 G06N3/04 G06N3/06 G06N3/08 G06V10/774 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211008
申请日 : 20211008
2022-04-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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