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SECRET GRADIENT DESCENT CALCULATION METHOD, SECRET DEEP LEARNING METHOD, SECRET GRADIENT DESCENT CALCULATION SYSTEM, SECRET DEEP LEARNING SYSTEM, SECRET CALCULATION DEVICE, AND PROGRAM

机译:秘密梯度下降计算方法,秘密深度学习方法,秘密梯度下降计算系统,秘密深度学习系统,秘密计算装置和程序

摘要

The present invention performs calculations of gradient descent in secret calculations, at high speed while maintaining accuracy. This secret gradient descent calculation method calculates gradient descent while hiding gradients and parameters. An initialization unit initializes (S11) hidden values [M], [V] for matrices M, V. A gradient calculation unit finds (S12) a hidden value [G] for matrix G having gradient g. A parameter updating unit: calculates [M] ← β 1 [M] + (1- β1) [G] (S13-1); calculates [V] ← β2 [V] + 1-β2)[G] ○[G] (S13-2); calculates [M^] ← β^1, t [M] (S13-3); calculates [V^] ← β^2, t [V] (S13-4); calculates [G^] ← Adam ([V^]) (S13-5); calculates [G^] ← [G^] ○ [M^] (13-6); and calculates [W] ←[W]-[G^] (S13-7).
机译:本发明在秘密计算中高速执行梯度下降计算,同时保持准确性。这种秘密梯度下降计算方法在隐藏梯度和参数的同时计算梯度下降。初始化单元初始化(S11)矩阵M、V的隐藏值[M]、[V]。梯度计算单元查找(S12)具有梯度G的矩阵G的隐藏值[G]。参数更新单元:计算[M]← β1[M]+(1-β1)[G](S13-1);计算[V]← β2[V]+1-β2[G]○[G] (S13-2);计算[M^]← β^1,t[M](S13-3);计算[V^]← β^2,t[V](S13-4);计算[G^]← 亚当([V^])(S13-5);计算[G^]← [G^]○ [M^](13-6);并计算[W]←[W] [G^](S13-7)。

著录项

  • 公开/公告号JPWO2021029034A5

    专利类型

  • 公开/公告日2022-04-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号JP20210539762

  • 发明设计人

    申请日1900-01-01

  • 分类号G09C1;

  • 国家 JP

  • 入库时间 2022-08-25 00:39:29

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