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龍圖騰網恭喜淵慧科技有限公司申請的專利具有針對使用對抗訓練的表示學習的推理的大規模生成神經網絡模型獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113795851B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202080033423.7，技術領域涉及：G06N3/0475；該發明授權具有針對使用對抗訓練的表示學習的推理的大規模生成神經網絡模型是由杰弗里·多納休;凱倫·西蒙尼揚設計研發完成，并于2020-05-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本具有針對使用對抗訓練的表示學習的推理的大規模生成神經網絡模型在說明書摘要公布了：本發明提供了用于對生成器神經網絡和編碼器神經網絡進行訓練的方法、系統和裝置，其包括在計算機存儲介質上編碼的計算機程序。生成器神經網絡基于潛在值集合生成數據項，這些數據項是分布的樣本。編碼器神經網絡生成對應數據項的潛在值集合。方法包括對生成器神經網絡、編碼器神經網絡和鑒別器神經網絡進行聯合訓練，鑒別器神經網絡被配置為區分由生成器網絡生成的樣本和不由生成器網絡生成的分布的樣本。鑒別器神經網絡被配置為通過處理，通過鑒別器神經網絡來區分包括樣本部分和潛在部分的輸入對。訓練是基于損失函數，損失函數包括基于由鑒別器神經網絡處理的輸入對的樣本部分和潛在部分的聯合鑒別器損失項和基于輸入對的樣本部分或潛在部分中的僅一個部分的至少一個單一鑒別器損失項。

本發明授權具有針對使用對抗訓練的表示學習的推理的大規模生成神經網絡模型在權利要求書中公布了：1.一種對生成器神經網絡和編碼器神經網絡進行訓練的計算機實現的方法，其中，所述生成器神經網絡被配置為基于潛在值集合生成數據項，所述數據項是表示訓練數據項集合的分布的樣本；其中，所述編碼器神經網絡被配置為生成相應輸入數據項的潛在值集合，其中，所述相應輸入數據項包括以下中的至少一個：表示靜止或移動圖像的數據，或者表示聲音信號的數據，或者文本數據；其中，所述方法包括對所述生成器神經網絡、所述編碼器神經網絡和鑒別器神經網絡進行聯合訓練，所述鑒別器神經網絡被配置為區分由所述生成器網絡生成的樣本和不由所述生成器網絡生成的所述分布的樣本，以及其中，所述鑒別器神經網絡被配置為通過由所述鑒別器神經網絡處理來區分包括樣本部分和潛在部分的輸入對；其中，所述輸入對的所述樣本部分和所述潛在部分包括由所述生成器神經網絡生成的所述分布的樣本和分別用于生成所述樣本的對應潛在值集合或所述訓練數據項集合中的訓練數據項和由所述編碼器神經網絡基于所述訓練數據項生成的潛在值集合；以及其中，所述訓練是基于損失函數，所述損失函數包括基于由所述鑒別器神經網絡處理的所述輸入對的所述樣本部分和所述潛在部分的聯合鑒別器損失項和基于所述輸入對的所述樣本部分或所述潛在部分中的僅一個部分的單一鑒別器損失項。

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