奇躍公司A·拉比諾維奇獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉奇躍公司申請的專利用于神經網絡的多任務學習的元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：CN111328400B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：201880072862.1，技術領域涉及：G06N3/02；該發明授權用于神經網絡的多任務學習的元學習是由A·拉比諾維奇;V·巴德里娜拉亞楠;S·拉金德蘭;李鎮宇設計研發完成，并于2018-11-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本用于神經網絡的多任務學習的元學習在說明書摘要公布了：描述了用于通過單個神經網絡自動學習子任務的元學習的方法和系統。神經網絡學習任務的順序可能會影響網絡的性能，而元學習方法可以使用任務級別課程進行多任務訓練。任務級別課程可以通過監測訓練過程中損失函數的軌跡來學習。元學習方法可以在訓練過程中學習適應任務損失平衡權重，以提高現實世界數據集上多個任務的性能。有利地，學習動態地平衡不同任務損失之間的權重比使用由昂貴的隨機搜索或啟發式方法確定的靜態權重可以導致更高的性能。元學習方法的實施例可以用于計算機視覺任務或自然語言處理任務，并且訓練的神經網絡可以由增強或虛擬現實設備使用。
本發明授權用于神經網絡的多任務學習的元學習在權利要求書中公布了：1.一種用于使用元學習來訓練多任務神經網絡的系統，所述系統包括： 非暫時性存儲設備，其被配置為存儲： 多任務神經網絡，其被配置為確定與多個任務相關聯的輸出，所述多個任務中的每個任務與任務損失函數相關聯，與多任務損失函數相關聯的所述多任務神經網絡包括用于所述多個任務中的每個任務的任務權重和所述任務損失函數的組合； 元網絡，其被配置為輸出與所述多個任務中的每個任務相關聯的所述任務權重，與元網絡損失函數相關聯的所述元網絡包括至少部分地基于所述多任務損失函數的預期損失； 與所述非暫時性存儲設備通信的硬件處理器，所述硬件處理器被編程為： 訪問與用于所述多個任務的多個參考任務輸出相關聯的訓練數據，其中，所述訓練數據包括多個數字圖像； 減小或最小化所述元網絡損失函數以確定與所述多個任務中的每個任務相關聯的估計任務權重； 至少部分地基于所述估計任務權重，減小或最小化所述多任務損失函數；以及 輸出訓練的多任務神經網絡。
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奇躍公司，其通訊地址為：美國佛羅里達州；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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