[发明专利]从分布式网络中的有噪声的数值数据学习模式字典

说明书

呈现了协作学习框架。协作框架由通过网络互连的多个网络节点实现。网络节点属于框架的多个客户端系统。属于第一客户端系统的网络节点通过使用基于多个客户端系统之间的共识而构建的模式字典来构建第一客户端系统的预测模型。网络节点基于第一客户端系统的原始数据计算第一客户端系统的本地统计的集合。网络节点通过聚合来自多个客户端系统的本地统计的集合来计算本地统计的共识集合。网络节点基于模式字典的当前值和本地统计的共识集合来更新模式字典。

技术领域

本公开一般涉及通过分散式网络的计算。

背景技术

分散式、安全和透明交易管理的设计原理是对机器学习算法，尤其是在联合学习的领域，提出了新的启示。此外，在验证数据一致性时，传统的安全概念部分地被随机方法所取代。

发明内容

本公开的一些实施例提供了一种由通过网络互连的多个网络节点实现的协作学习框架。网络节点属于该框架的多个客户端系统。属于第一客户端系统的网络节点通过使用基于多个客户端系统之间的共识而建立的模式字典(pattern dictionary)来构建第一客户端系统的预测模型。网络节点基于第一客户端系统的原始数据计算第一客户端系统的本地统计(local statistic)的集合。网络节点通过聚合来自多个客户端系统的本地统计的集合来计算本地统计的共识集合。网络节点基于模式字典的当前值和本地统计的共识集合来更新模式字典。

在一些实施例中，网络节点通过将第一客户端系统的本地统计的集合的不同子集分布到属于不同客户端系统的不同网络节点来计算本地统计的共识集合。将第一客户端系统的本地统计的集合的不同子集分布到基于随机生成的关联矩阵(incident matrix)所识别的网络节点。

根据一个方面，提供了一种用于由通过网络互连的多个网络节点进行协作学习的计算机实现的方法，该多个网络节点属于多个客户端系统，该方法包括：在属于第一客户端系统的第一网络节点处，通过使用基于多个客户端系统之间的共识而构建的模式字典来构建第一客户端系统的预测模型；基于第一客户端系统的原始数据计算第一客户端系统的本地统计的集合；通过聚合来自多个客户端系统的本地统计的集合来计算本地统计的共识集合；以及基于模式字典的当前值和本地统计的共识集合来更新模式字典。

根据另一方面，提供了一种实现通过网络互连的多个网络节点中的网络节点的计算机程序产品，该多个网络节点属于协作学习框架中的多个客户端系统，该计算机程序产品包括：一个或多个非暂态计算机可读存储设备和存储在该一个或多个非暂态存储设备中的至少一个非暂态存储设备上的程序指令，该程序指令可由处理器执行，该程序指令包括用于以下操作的指令集：在属于第一客户端系统的第一网络节点处，通过使用基于多个客户端系统之间的共识而构建的模式字典来构建第一客户端系统的预测模型；基于第一客户端系统的原始数据计算第一客户端系统的本地统计的集合；通过聚合来自多个客户端系统的本地统计的集合来计算本地统计的共识集合；以及基于模式字典的当前值和本地统计的共识集合来更新模式字典。

根据另一方面，提供了一种实现通过网络互连的多个网络节点中网络节点的计算设备，该多个网络节点属于协作学习框架中的多个客户端系统，该计算设备包括：处理器；以及存储设备，存储指令集，其中由处理器对指令集的执行将计算设备配置为执行动作，该动作包括：在属于第一客户端系统的第一网络节点处，通过使用基于所述多个客户端系统之间的共识而构建的模式字典来构建所述第一客户端系统的预测模型；基于所述第一客户端系统的原始数据计算所述第一客户端系统的本地统计的集合；通过聚合来自所述多个客户端系统的本地统计的集合来计算本地统计的共识集合；以及基于所述模式字典的当前值和所述本地统计的共识集合来更新所述模式字典。