【技术实现步骤摘要】
一种具有隐私保护作用的新型神经网络模块
本专利技术涉及取样装置
，具体涉及一种具有隐私保护作用的新型神经网络模块。
技术介绍
近年来，神经网络(neuralnetworks)在处理大规模数据方面表现出优秀的处理能力，许多终端设备如移动电话，物联网设备逐步成为了数据的主要来源。受到终端设备硬件的限制，神经网络难以在终端上发挥出原有性能。一类解决方案是将数据或处理后的中层特征(intermediate-layerfeature)上传至云端，交由云端的神经网络进行进一步处理，然而不诚实的云端操作者可能会从中提取出输入数据中的隐私信息，导致数据信息遭到泄露。现有技术主要采用同态加密算法来保护用户的隐私信息，然而，该算法需要很高的计算成本，且数据量也会大大增加，导致神经网络训练缓慢，难以实际应用。
技术实现思路
针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供一种具有隐私保护作用的新型神经网络模块，可以使攻击者无法利用神经网络中层特征或神经网络输出来获取输入数据信息，从而起到隐私保护作用。
【技术保护点】
1.一种具有隐私保护作用的新型神经网络模块，其特征在于，包括编码模块、处理模块和解码模块：/n所述编码模块，与所述处理模块信号相连，用于将神经网络特征信息转化为多元复值特征，然后将复值特征发送至所述处理模块；/n所述处理模块，与所述解码模块信号相连，将所述编码模块输出的复值特征进行进一步处理之后，得到新的复值特征，并将其发回解码模块；/n所述解码模块，将接收到的复值特征进行解码并进一步处理，从而得到最终的结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种具有隐私保护作用的新型神经网络模块，其特征在于，包括编码模块、处理模块和解码模块：
所述编码模块，与所述处理模块信号相连，用于将神经网络特征信息转化为多元复值特征，然后将复值特征发送至所述处理模块；
所述处理模块，与所述解码模块信号相连，将所述编码模块输出的复值特征进行进一步处理之后，得到新的复值特征，并将其发回解码模块；
所述解码模块，将接收到的复值特征进行解码并进一步处理，从而得到最终的结果。
2.如权利要求1所述的一种具有隐私保护作...
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