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龍圖騰網獲悉微軟技術許可有限責任公司申請的專利機器學習模型的自動化生成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：CN113168559B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：201980080971.2，技術領域涉及：G06N3/04；該發明授權機器學習模型的自動化生成是由D·戴;胡含章;R·A·卡魯阿納;J·C·蘭福德;E·J·霍維茨設計研發完成，并于2019-11-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本機器學習模型的自動化生成在說明書摘要公布了：本公開涉及諸如神經網絡的機器學習模型的自動化生成。一個示例系統包括硬件處理單元和存儲資源。存儲資源可存儲計算機可讀指令，該可讀指令可使硬件處理單元執行包括修改父模型以獲取子模型的迭代模型生長過程。迭代模型生長過程也可以包括至少基于在候選層的初始化過程中學習到的權重來選擇候選層以包括在子模型中。該系統也可以輸出從子模型中選擇的最終模型。

本發明授權機器學習模型的自動化生成在權利要求書中公布了：1.一種機器學習模型的自動生成的方法，所述方法包括： 執行迭代的模型生長過程的兩次或更多次迭代，所述迭代的模型生長過程包括： 從兩個或更多個父模型的父模型池中，選擇特定父模型； 生成多個候選層，并且初始化多個候選層被初始化，同時重用所述特定父模型的學習參數，其中初始化所述多個候選層包括： 將停止-梯度應用于所述候選層中的每個操作的所述相應輸入，其中所述停止-梯度是阻止梯度影響之前的層中的學習參數的功能；以及 對所述多個候選層的所述輸出應用停止-前進，其中所述停止-前進在前向傳播期間為零并且在后向傳播期間為標識功能； 選擇特定候選層包括在子模型中以用于訓練，相應的子模型包括所述特定父模型和所述特定候選層中的一個或多個特定候選層； 訓練所述子模型以獲取經訓練的子模型，其中所述訓練包括： 用標量乘數取代所述停止-梯度，其中所述標量乘數被初始化為零； 移除所述停止-梯度；以及 隨時間增加所述標量乘數以增加所述多個候選層對所述父模型的所述輸出的貢獻； 確定訓練或測試所述經訓練的子模型的計算成本；以及 至少基于訓練或測試所述經訓練的子模型的所述計算成本，指定個體經訓練的子模型為新的父模型，并將所述新的父模型添加到所述父模型池中；以及 在所述兩次或更多次迭代后，選擇至少一個經訓練的子模型作為最終模型，并輸出所述最終模型。

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微軟技術許可有限責任公司，其通訊地址為：美國華盛頓州；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”。