训练神经网络以生成结构化嵌入
实质审查的生效
摘要
一种用于训练机器学习模型(108)以生成该机器学习模型的输入的嵌入(106)的方法(200)，该机器学习模型具有编码器(110)和解码器(120)，其中该编码器(110)从输入生成嵌入，该解码器(120)从所生成的嵌入生成输出，其中，嵌入被分区成嵌入分区的序列，所述嵌入分区各自包括嵌入的一个或多个维度。该方法包括：对于嵌入分区的序列中的第一嵌入分区(106A)：执行初始训练以训练编码器和与第一嵌入分区相对应的解码器副本(122)；对于在嵌入分区的序列中的第一嵌入分区之后的每个特定嵌入分区：执行增量训练以训练编码器和与特定分区相对应的解码器副本。
基本信息
专利标题 ：
训练神经网络以生成结构化嵌入
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114450694A
申请号 ：
CN202080067395.0
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2020-09-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
罗伯特·安德鲁·詹姆斯·克拉克詹竣安文森特·炳·亮·尹
申请人 ：
谷歌有限责任公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
中原信达知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
周亚荣
优先权 ：
CN202080067395.0
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20200925
申请日 : 20200925
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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