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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利机器学习离散化级别缩减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：CN115769226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202080102579.6，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权机器学习离散化级别缩减是由S.巴卢加设计研发完成，并于2020-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习离散化级别缩减在说明书摘要公布了：一种用于提供具有改进的信息表示的经级别缩减的张量数据的计算机实现的方法可以包括：获得输入张量数据；将输入张量数据作为输入提供给机器学习离散化级别缩减模型，该机器学习离散化级别缩减模型被配置成接收具有多个离散化级别的张量数据，并且响应于接收到张量数据而产生具有减少数量的离散化级别的经级别缩减的张量数据；以及从机器学习离散化级别缩减模型获得经级别缩减的张量数据。使用重建输入张量数据来训练机器学习离散化级别缩减模型，该重建输入张量数据是使用机器学习离散化级别缩减模型的输出生成的。机器学习离散化级别缩减模型可以包括一个或多个级别缩减层，其被配置成接收具有第一数量的离散化级别的输入，并提供具有减少数量的离散化级别的层输出。

本发明授权机器学习离散化级别缩减在权利要求书中公布了：1.一种用于提供具有改进的信息表示的经级别缩减的张量数据的计算机实现的方法，所述方法包括： 获得输入张量数据，所述输入张量数据包括图像数据、音频数据、传感器数据或图像数据、音频数据或传感器数据的潜在编码； 将所述输入张量数据作为输入提供给机器学习离散化级别缩减模型，所述机器学习离散化级别缩减模型被配置成接收包括多个离散化级别的张量数据，并且响应于接收所述张量数据，产生包括减少数量的离散化级别的经级别缩减的张量数据，其中所述机器学习离散化级别缩减模型包括： 至少一个输入层，被配置成接收所述张量数据；和 连接到所述至少一个输入层的一个或多个级别缩减层，所述一个或多个级别缩减层被配置成接收具有第一数量的离散化级别的输入，并提供具有减少数量的离散化级别的层输出； 其中每个级别缩减层与相应数量的离散化级别相关联，并且至少部分地基于具有与所述级别缩减层相关联的相应数量的离散化级别的离散化激活函数，在所述一个或多个级别缩减层的每一层缩减离散化级别； 从所述机器学习离散化级别缩减模型获得所述经级别缩减的张量数据； 其中，使用重建输入张量数据来训练所述机器学习离散化级别缩减模型，所述重建输入张量数据是使用所述机器学习离散化级别缩减模型的输出生成的。

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