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分解式无线电接入网络中的联邦学习 

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申请/专利权人:高通股份有限公司

摘要:公开了用于无线通信的系统和技术。例如,网络实体可确定与用于训练机器学习模型的输入数据相关联的第一数据异质性水平。在一些情况下,该网络实体可基于该第一数据异质性水平来确定用于训练该机器学习模型的第一数据聚合周期。在一些方面,网络实体可从第一客户端设备获得第一组更新的模型参数并从第二客户端设备获得第二组更新的模型参数,其中第一组更新的模型参数和第二组更新的模型参数是基于第一数据聚合周期的。在一些示例中,该网络实体可组合第一组更新的模型参数和第二组更新的模型参数以产生第一组组合后的更新的模型参数。

主权项:1.一种用于无线通信的装置,所述装置包括:至少一个存储器,所述至少一个存储器包括指令;和至少一个处理器,所述至少一个处理器被配置为执行所述指令并且使得所述装置:确定与用于训练机器学习模型的输入数据相关联的第一数据异质性水平;基于所述第一数据异质性水平来确定用于训练所述机器学习模型的第一数据聚合周期;从第一客户端设备获得第一组更新的模型参数并且从第二客户端设备获得第二组更新的模型参数,其中所述第一组更新的模型参数和所述第二组更新的模型参数是基于所述第一数据聚合周期的;以及组合所述第一组更新的模型参数和所述第二组更新的模型参数以产生第一组组合后的更新的模型参数。

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百度查询: 高通股份有限公司 分解式无线电接入网络中的联邦学习

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