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龍圖騰網恭喜谷歌有限責任公司申請的專利利用封閉數據的個性化數據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：CN113179659B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：201980017210.2，技術領域涉及：G06N3/04；該發明授權利用封閉數據的個性化數據模型是由J.黃;L.何;I.波蒂厄斯設計研發完成，并于2019-11-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本利用封閉數據的個性化數據模型在說明書摘要公布了：用于訓練機器學習架構的系統、方法和計算機可讀存儲介質。一種方法包括由一個或多個處理電路接收數據集。該方法還包括由一個或多個處理電路確定與多個實體相關聯的、數據集的第一部分。該方法還包括由一個或多個處理電路利用數據集的第一部分來訓練實體模型。該方法還包括由一個或多個處理電路確定與第一實體子集相關聯的、數據集的第二部分，并確定第二實體子集。該方法還包括由一個或多個處理電路凍結與第二實體子集相關聯的一個或多個參數，利用數據集的第二部分來訓練實體模型。

本發明授權利用封閉數據的個性化數據模型在權利要求書中公布了：1.一種用于訓練機器學習模型的方法，所述方法包括:由一個或多個處理電路接收數據集；由所述一個或多個處理電路確定與多個實體相關聯的、所述數據集的第一部分，其中所述數據集的第一部分包括開放數據集，其包括與所述多個實體相關聯的特征；由所述一個或多個處理電路利用所述數據集的第一部分來訓練實體模型，其中所述實體模型包括與所述多個實體相關聯的一個或多個參數并且其中所述實體模型被訓練以識別隨后接收的數據中的一個或多個模式；由所述一個或多個處理電路確定與所述多個實體的第一實體子集相關聯的、所述數據集的第二部分，其中所述數據集的第二部分包括封閉數據集，其特定于第一實體子集；由所述一個或多個處理電路確定第二實體子集，其中所述第二實體子集不包括第一實體子集中的任何實體，并且其中所述數據集的第二部分不與所述第二實體子集共享；由所述一個或多個處理電路凍結與所述多個實體關聯的所述數據集的第一部分相關聯的所述實體模型的一個或多個參數，使得所述實體模型的所述一個或多個參數在所述實體模型使用所述數據集的第二部分的后續訓練期間保持固定，并且使得所訓練的實體模型的一個或多個非凍結參數被訓練為輸出特定于第一實體子集的預測并且不與所述第二實體子集相關聯；和由所述一個或多個處理電路利用所述數據集的第二部分來訓練所述實體模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人谷歌有限責任公司，其通訊地址為：美國加利福尼亞州；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。