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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利嵌入的在线联邦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：CN114600106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：201980101611.6，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权嵌入的在线联邦学习是由布雷德利·雷·格林;肖恩·瑞安·欧巴尼昂设计研发完成，并于2019-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本嵌入的在线联邦学习在说明书摘要公布了：本公开提供了用于在机器学习框架例如联邦学习框架内生成嵌入，在所述联邦学习框架中，用分布在各自具有不可靠的网络连接和低计算能力的大量客户端之上的训练数据来训练高质量集中式模型。在一种示例联邦学习设定中，在多轮中的每一轮中，每个客户端基于其本地数据独立地更新模型并且将经更新的模型传送回给服务器，其中所有客户端侧更新都用于更新全局模型。本公开提供了可以用本地训练数据生成嵌入，同时保护客户端设备的用户的隐私的系统和方法。

本发明授权嵌入的在线联邦学习在权利要求书中公布了：1.一种用于嵌入的联邦学习的计算机实现的方法，所述方法包括： 对于一次或多次联邦学习迭代中的每一次： 由客户端计算设备收集标识一个或多个正实体的本地数据集，其中，所述本地数据集由所述客户端计算设备在本地存储； 由所述客户端计算设备并且从服务器计算设备获得与机器学习模型相关联的嵌入的子集的全局值，其中，所述嵌入的子集包括一个或多个正实体嵌入和一个或多个负实体嵌入，其中所述一个或多个正实体嵌入分别与所述一个或多个正实体相关联，所述一个或多个负实体嵌入分别与所述本地数据集中未标识的一个或多个负实体相关联，并且其中，所述嵌入的子集包括与所述机器学习模型相关联的嵌入的词汇表的子集，所述获得包括获得向所述客户端计算设备分发的嵌入的超集，所述超集包含：目标是使用所述客户端计算设备上的本地数据集来更新的嵌入，以及与目标嵌入逻辑上或语义上相关但不对应于正实体的附加嵌入； 由所述客户端计算设备并且至少部分地基于所述本地数据集来学习与所述机器学习模型相关联的所述嵌入的子集中的一个或多个嵌入的更新值；以及 由所述客户端计算设备向所述服务器计算设备传送描述与所述机器学习模型相关联的所述嵌入的子集中的所述一个或多个嵌入的所述更新值的信息。

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谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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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