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龙图腾网获悉国际商业机器公司;伦斯勒理工学院申请的专利具有压缩嵌入的垂直联合学习获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115392473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210570373.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权具有压缩嵌入的垂直联合学习是由A·达斯;T·J·卡斯蒂格利亚;S·E·帕特森;王世强设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有压缩嵌入的垂直联合学习在说明书摘要公布了：本发明的实施例涉及具有压缩嵌入的垂直联合学习的方法、系统和计算机程序产品。在方法中，针对联合学习系统的多个客户端计算设备，获得通过聚类压缩的初始压缩嵌入，其包括用于当前微批量的初始本地模型的输出，并获得与初始嵌入对应的初始聚类标签。基于初始嵌入和初始标签，重新创建初始总体嵌入。在联合学习系统的服务器处，向每个客户端计算设备发送服务器模型的当前版本；从客户端计算设备获得：通过聚类压缩的更新的压缩嵌入，以及与更新的嵌入对应的更新的聚类标签。基于由多个客户端用总体嵌入和当前服务器模型进行的本地训练，在服务器处，基于更新的嵌入和对应的更新的标签重新创建更新的总体嵌入，并基于更新的总体嵌入在本地训练服务器模型。

本发明授权具有压缩嵌入的垂直联合学习在权利要求书中公布了：1.一种用于联合学习的方法，包括： 针对联合学习系统的多个客户端计算设备，在所述联合学习系统的服务器处获得： 初始压缩嵌入，所述初始压缩嵌入是通过聚类来压缩的，所述初始压缩嵌入包括用于当前微批量的初始本地模型的输出，以及 与所述初始压缩嵌入对应的初始聚类标签； 在所述联合学习系统的所述服务器处，基于针对所述多个客户端计算设备所获得的所述初始压缩嵌入和所述初始聚类标签，重新创建初始总体嵌入； 在所述联合学习系统的所述服务器处，向所述多个客户端计算设备中的每一个发送服务器模型的当前版本和所述初始总体嵌入； 在所述联合学习系统的所述服务器处，基于由所述联合学习系统的所述多个客户端计算设备用所述初始总体嵌入和所述当前服务器模型进行的本地训练，从所述联合学习系统的所述多个客户端计算设备获得： 更新的压缩嵌入，所述更新的压缩嵌入是通过聚类来压缩的，以及 与所述更新的压缩嵌入对应的更新的聚类标签； 在所述联合学习系统的所述服务器处，基于所述更新的压缩嵌入和对应的所述更新的聚类标签，重新创建更新的总体嵌入；以及 在所述联合学习系统的所述服务器处，基于所述更新的总体嵌入，在本地训练所述服务器模型，以获得所述服务器模型的更新版本； 其中，由所述多个客户端计算设备进行的所述本地训练产生更新的本地模型，所述方法进一步包括：用所述服务器模型的所述更新版本和所述更新的本地模型来执行联合机器学习推理。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国际商业机器公司;伦斯勒理工学院，其通讯地址为：美国纽约；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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