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龍圖騰網獲悉谷歌有限責任公司申請的專利機器學習離散化級別縮減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：CN115769226B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202080102579.6，技術領域涉及：G06N3/0495；該發明授權機器學習離散化級別縮減是由S.巴盧加設計研發完成，并于2020-10-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本機器學習離散化級別縮減在說明書摘要公布了：一種用于提供具有改進的信息表示的經級別縮減的張量數據的計算機實現的方法可以包括：獲得輸入張量數據；將輸入張量數據作為輸入提供給機器學習離散化級別縮減模型，該機器學習離散化級別縮減模型被配置成接收具有多個離散化級別的張量數據，并且響應于接收到張量數據而產生具有減少數量的離散化級別的經級別縮減的張量數據；以及從機器學習離散化級別縮減模型獲得經級別縮減的張量數據。使用重建輸入張量數據來訓練機器學習離散化級別縮減模型，該重建輸入張量數據是使用機器學習離散化級別縮減模型的輸出生成的。機器學習離散化級別縮減模型可以包括一個或多個級別縮減層，其被配置成接收具有第一數量的離散化級別的輸入，并提供具有減少數量的離散化級別的層輸出。

本發明授權機器學習離散化級別縮減在權利要求書中公布了：1.一種用于提供具有改進的信息表示的經級別縮減的張量數據的計算機實現的方法，所述方法包括： 獲得輸入張量數據，所述輸入張量數據包括圖像數據、音頻數據、傳感器數據或圖像數據、音頻數據或傳感器數據的潛在編碼； 將所述輸入張量數據作為輸入提供給機器學習離散化級別縮減模型，所述機器學習離散化級別縮減模型被配置成接收包括多個離散化級別的張量數據，并且響應于接收所述張量數據，產生包括減少數量的離散化級別的經級別縮減的張量數據，其中所述機器學習離散化級別縮減模型包括： 至少一個輸入層，被配置成接收所述張量數據；和 連接到所述至少一個輸入層的一個或多個級別縮減層，所述一個或多個級別縮減層被配置成接收具有第一數量的離散化級別的輸入，并提供具有減少數量的離散化級別的層輸出； 其中每個級別縮減層與相應數量的離散化級別相關聯，并且至少部分地基于具有與所述級別縮減層相關聯的相應數量的離散化級別的離散化激活函數，在所述一個或多個級別縮減層的每一層縮減離散化級別； 從所述機器學習離散化級別縮減模型獲得所述經級別縮減的張量數據； 其中，使用重建輸入張量數據來訓練所述機器學習離散化級別縮減模型，所述重建輸入張量數據是使用所述機器學習離散化級別縮減模型的輸出生成的。

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