摘要
本发明公开了基于区块链的分布式人工智能模型训练与安全共享方法,包括以下步骤:获取原始数据,对原始数据进行预处理,使用卷积神经网络和递归神经网络分别提取图像特征和文本特征,通过多模态融合技术将所提取的图像特征和文本特征融合成综合特征向量;将综合特征向量分割并成数据分片发至系统中的各节点,通过前向传播、损失计算、反向传播和优化算法迭代训练分布式人工智能模型得到节点模型参数,再利用聚合算法得到全局模型参数,将全局模型参数加密后上传至区块链,确保只有授权用户能够解密和访问。本发明能够提高训练的精度和系统的整体性能,增强系统的安全防护能力。本发明还公开了基于区块链的分布式人工智能模型训练与安全共享系统。
技术关键词
分布式人工智能
多模态融合技术
共享方法
共享系统
参数
动态密钥
递归神经网络技术
文本
数据
模块
卷积神经网络技术
节点
算法
加密
图像
输出特征
分片
矩阵
解密
系统为您推荐了相关专利信息
时序
差分隐私保护
拉普拉斯噪声
保护数据隐私
分层注意力
信号传输干扰
广播接收终端
广播发射系统
记忆
图谱
火焰识别方法
全局结构信息
图像
Sigmoid函数
着色