公开(公告)号：CN116708200A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310719831.3

申请日：2023-06-17

Applicant: 北京邮电大学深圳研究院

Inventor： 徐梦炜 ,  袁进良 ,  王仕和 ,  张乙然 ,  周傲 ,  王尚广 ,  李瑞东 ,  赵坤

IPC: H04L41/14 ,  H04L41/16 ,  H04L43/0882

Abstract: 本发明涉及机器学习和计算机网络技术领域，且公开了一种基于非可靠传输协议的联邦训练加速方法，通过设计基于拥塞反馈的非可靠层传输算法解决不确定性丢包下如何最大化完整层的接收率；通过设计一个基于层参数的联邦冻结训练框架保证在参数丢失下联邦训练的模型精度无损。该基于非可靠传输协议的联邦训练加速方法，设计了一种基于非可靠传输协议的可穿戴联邦训练加速技术。其关键思想是直接忽略这些网络侧丢失的参数，而不是对网络传输协议进行复杂的检测和重传操作，从而大大提高端到端网络吞吐量；然后，基于机器学习训练的参数冗余特性，接收端用前一轮参数替换网络丢包，并采用层冻结训练技术实现联邦学习在参数丢失下的高精度训练。

公开(公告)号：CN118114727A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410524057.5

申请日：2024-04-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 徐梦炜 ,  王仕和 ,  袁进良 ,  周傲 ,  马晓 ,  王尚广

IPC: G06N3/0495 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/40

Abstract: 本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种面向边缘设备的多模态处理系统及方法。该系统部署在移动端设备上用于处理目标任务，包括：语音任务、多模态任务、自然语言处理任务及视觉任务；系统通过数据接口接收应用程序发送的服务请求，包括：服务类型及目标数据，其中，目标数据包括以下至少一种模态的数据：语音数据、文本数据、图像数据及传感器数据；系统包括路径控制器及多个执行单元，路径控制器根据服务请求，从多个执行单元中确定目标执行单元；目标执行单元根据服务请求处理目标数据，生成结果数据。本系统能够在移动端设备上处理多模态任务，降低移动端上AI任务的处理时延，保障用户的数据隐私。