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百度(美国)有限责任公司谢建文获国家专利权

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龙图腾网获悉百度(美国)有限责任公司申请的专利用于训练潜在变量模型的方法和系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115456177B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210509276.7,技术领域涉及:G06N5/04;该发明授权用于训练潜在变量模型的方法和系统是由谢建文;安东生;李平设计研发完成,并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

用于训练潜在变量模型的方法和系统在说明书摘要公布了:提供一种用于训练潜在变量模型的方法和系统。方法包括:通过短期马尔科夫链蒙特卡洛MCMC推断从潜在变量模型生成的多个观察示例中的每个的潜在向量,以获得推断的潜在向量群;通过优化传输OT校正,将推断的潜在向量群移动到先验分布;以及基于校正后的潜在向量和相应的观察示例,通过梯度下降更新潜在变量模型的模型参数。

本发明授权用于训练潜在变量模型的方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种用于训练潜在变量模型的计算机实现方法,包括: 通过短期马尔科夫链蒙特卡洛MCMC推断从潜在变量模型生成的多个图像示例中的每个的潜在向量,以获得推断的潜在向量群; 通过优化传输OT校正,将推断的潜在向量群移动到先验分布;以及 基于校正后的潜在向量和相应的图像示例,通过梯度下降更新潜在变量模型的模型参数,所述潜在变量模型用于以下任意一项:图像重建、图像生成、异常检测; 其中,所述OT校正包括以下步骤: 给定推断的潜在向量群和从先验随机采样的多个样本,使用梯度下降优化对双射OT映射进行迭代优化,所述双射OT映射包括多个传输路径以将多个推断的潜在向量映射到多个样本; 当满足停止条件时,构建双射OT映射以获得包括多个映射的潜在向量的OT结果;以及 获得多个校正的潜在向量,所述多个校正的潜在向量是通过多个映射的潜在向量和多个推断的潜在向量的混合获得的。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人百度(美国)有限责任公司,其通讯地址为:美国加利福尼亚州桑尼维尔波尔多道1195;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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