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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本申请提供一种基于生成对抗网络的多方数据共享方法及相关设备，方法包括：逐个发送随机向量到生成器网络进行处理，得到每个随机向量对应的合成数据；将全部随机向量对应的合成数据发送到每个判别器网络进行判别，得到每个判别器网络的判别结果，根据每个判别器网络的判别结果计算每个随机向量对应的合成数据的平均接受概率；将预设概率与每个随机向量对应的合成数据的平均接受概率进行比较，当某个随机向量对应的合成数据的平均接受概率大于等于预设概率时，将该随机向量对应的合成数据作为共享数据。通过本方法可以使得最终共享的数据具有较高的效用。

主权项：1.一种基于生成对抗网络的多方数据共享方法，其中，所述生成对抗网络包括生成器网络和至少一个判别器网络，其特征在于，包括：逐个发送随机向量到所述生成器网络进行处理，得到每个所述随机向量对应的合成数据；将全部所述随机向量对应的合成数据发送到每个所述判别器网络进行判别，得到所述每个判别器网络的判别结果，根据所述每个判别器网络的判别结果计算每个所述随机向量对应的合成数据的平均接受概率；将预设概率与每个所述随机向量对应的合成数据的平均接受概率进行比较，当某个所述随机向量对应的合成数据的平均接受概率大于等于所述预设概率时，将该随机向量对应的合成数据作为共享数据；其中，所述生成对抗网络的训练步骤，包括：分别发送初始生成对抗网络中的生成器网络合成的合成数据到每个所述初始生成对抗网络中的每个判别器网络；分别抽取与所述初始生成对抗网络中每个判别器网络对应的本地数据记录到所述初始生成对抗网络中的每个判别器网络；判别所述数据生成记录和所述本地数据记录，得到所述初始生成对抗网络中的每个判别器网络输出的判别结果；根据所述判别结果分别计算所述初始生成对抗网络中的每个判别器网络的损失函数；根据所述初始生成对抗网络中的每个判别器网络的损失函数分别计算所述初始生成对抗网络中的每个判别器网络的梯度信息；采用差分隐私噪声分别扰动所述初始生成对抗网络中的每个判别器网络的梯度信息；根据扰动后的梯度信息更新所述初始生成对抗网络中的每个判别器网络的参数，得到下一轮迭代中的判别器网络；根据更新参数后的判别器网络对所述初始生成对抗网络中的生成器网络进行更新，得到更新后的生成器网络作为下一轮迭代中的生成器网络，直至迭代结束得到所述训练好的生成对抗网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京邮电大学 基于生成对抗网络的多方数据共享方法及相关设备