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龍圖騰網恭喜谷歌有限責任公司申請的專利機器學習模型層的無監督聯邦學習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：CN116134453B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-17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：202080104721.0，技術領域涉及：G06N3/08；該發明授權機器學習模型層的無監督聯邦學習是由弗朗索瓦絲·博費;沈啟財;約翰·沙爾克威克設計研發完成，并于2020-07-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本機器學習模型層的無監督聯邦學習在說明書摘要公布了：本文公開的實施方式針對全局機器學習“ML”模型層的無監督聯邦訓練，該ML模型層在聯邦訓練之后可以與附加層組合，從而產生組合的ML模型。處理器可以：檢測捕獲客戶端設備用戶的口述話語的音頻數據；使用本地ML模型處理音頻數據以生成預測輸出；使用在客戶端設備本地的無監督學習基于預測輸出來生成梯度；將梯度傳輸到遠程系統；基于梯度來更新全局ML模型層的權重；在更新權重之后，在遠程系統上遠程使用監督學習訓練組合的ML模型，所述組合的ML模型包括更新的全局ML模型層和附加層；將組合的ML模型傳輸到客戶端設備；并使用組合的ML模型在客戶端設備上進行預測。

本發明授權機器學習模型層的無監督聯邦學習在權利要求書中公布了：1.一種由客戶端設備的一個或多個處理器執行的方法，所述方法包括： 經由所述客戶端設備的一個或多個麥克風檢測音頻數據，所述音頻數據捕獲所述客戶端設備的用戶的口述話語的至少一部分； 使用本地存儲在所述客戶端設備上的本地機器學習模型處理所述音頻數據以生成預測輸出， 其中，所述本地機器學習模型包括第一本地機器學習模型層集合和第二本地機器學習模型層集合， 其中，所述第一本地機器學習模型層集合用于基于處理所述音頻數據來生成所述音頻數據的編碼，以及 其中，所述第二本地機器學習模型層集合用于基于處理使用所述第一本地機器學習模型層集合生成的所述音頻數據的所述編碼來生成所述預測輸出； 使用無監督學習基于所述預測輸出來生成梯度；以及 從所述客戶端設備向遠程系統傳輸所生成的梯度，以使所述遠程系統利用所生成的梯度來更新全局機器學習模型層的權重，所述權重遠程存儲在所述遠程系統并在結構上對應于所述本地機器學習模型的、用于生成所述音頻數據的所述編碼的所述第一本地機器學習模型層集合，以及 在所述遠程系統利用從所述客戶端設備接收的所生成的梯度和從附加客戶端設備接收的附加梯度更新所述全局機器學習模型層的所述權重之后： 在所述客戶端設備處從所述遠程系統接收組合機器學習模型，所述組合機器學習模型包括所更新的全局機器學習模型層和一個或多個附加層；以及 使用所述組合機器學習模型基于經由所述客戶端設備的所述麥克風中的一個或多個檢測到的、捕獲所述客戶端設備的所述用戶的進一步口述話語的至少一部分的進一步音頻數據來做出至少一個預測。

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”。