罗伯特·博世有限公司J·Z·柯尔特获国家专利权
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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利具有鲁棒深度生成模型的系统和方法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：CN114586046B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202080075163.X，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权具有鲁棒深度生成模型的系统和方法是由J·Z·柯尔特;F·C·孔德萨设计研发完成，并于2020-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本具有鲁棒深度生成模型的系统和方法在说明书摘要公布了：一种机器学习系统包括编码器和解码器网络。所述机器学习系统被配置成获得输入数据，所述输入数据包括传感器数据和可容许扰动的ℓp范数球的半径。基于输入数据来生成输入边界数据。通过在编码器网络的第一和第二输出上分别传播所述输入边界数据来生成第一边界数据和第二边界数据。基于第一边界数据和第二边界数据、与隐变量相关联地生成第三边界数据。通过在解码器网络的输出上传播第三边界数据来生成第四边界数据。通过基于第一、第二、第三和第四边界数据来生成证据下边界的下边界从而关于所述输入数据来建立鲁棒性凭证。基于所述鲁棒性凭证来更新编码器和解码器网络，以在针对可容许扰动进行防御方面向机器学习系统提供鲁棒性。
本发明授权具有鲁棒深度生成模型的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于将机器学习系统训练成对扰动鲁棒的计算机实现方法，所述方法包括： 获得输入数据，所述输入数据包括基于传感器数据的图像数据和可容许扰动的l范数球的半径； 基于所述输入数据来生成输入边界数据； 通过在编码器网络的第一输出上传播所述输入边界数据来生成第一边界数据； 通过在编码器网络的第二输出上传播所述输入边界数据来生成第二边界数据； 基于第一和第二边界数据来生成与隐变量相关联的第三边界数据； 通过在解码器网络的输出上传播第三边界数据来生成第四边界数据； 通过基于第一边界数据、第二边界数据、第三边界数据和第四边界数据来生成证据下边界ELBO的下边界从而关于所述输入数据来建立鲁棒性凭证； 基于所述鲁棒性凭证来更新所述编码器网络和所述解码器网络，使得包括所述编码器网络和所述解码器网络的所述机器学习系统在针对可容许扰动进行防御方面是鲁棒的；以及 经由所述机器学习系统生成输出数据，其中所述输出数据是所述图像数据的重建。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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