富士施乐株式会社刘琼获国家专利权
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龙图腾网获悉富士施乐株式会社申请的专利在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联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：CN111695010B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202010088042.0，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联的系统和方法是由刘琼;R·袁;胡昊;张艳霞;Y·Y·陈;弗朗辛·陈设计研发完成，并于2020-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联的系统和方法在说明书摘要公布了：在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联的系统和方法。一种学习感官媒介关联的计算机实现的方法包括：接收第一类型的非文本输入和第二类型的非文本输入；使用具有第一卷积神经网络的第一自动编码器对第一类型的非文本输入进行编码和解码，并且使用具有第二卷积神经网络的第二自动编码器对第二类型的非文本输入进行编码和解码；通过学习与第一模态关联的第一自动编码器表示和与第二模态关联的第二自动编码器表示之间的映射的深度神经网络将第一自动编码器表示和第二自动编码器表示桥接；以及基于所述编码、解码和桥接，在第一模态或第二模态下基于第一类型的非文本输入或第二类型的非文本输入来生成第一类型的非文本输出和第二类型的非文本输出。
本发明授权在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种学习感官媒介关联的计算机实现的方法，该方法包括以下步骤： 接收第一类型的非文本输入和第二类型的非文本输入； 使用具有第一卷积神经网络的第一自动编码器对所述第一类型的非文本输入进行编码和解码，并且使用具有第二卷积神经网络的第二自动编码器对所述第二类型的非文本输入进行编码和解码； 通过学习从与第一模态关联的第一自动编码器表示到与第二模态关联的第二自动编码器表示的映射的第一深度神经网络以及学习从与所述第二模态关联的所述第二自动编码器表示到与所述第一模态关联的所述第一自动编码器表示的映射的第二深度神经网络，来将所述第一自动编码器表示和所述第二自动编码器表示桥接，其中，所述第二深度神经网络不同于所述第一深度神经网络；以及 基于所述编码、解码和桥接，基于所述第一模态下的所述第一类型的非文本输入或所述第二模态下的所述第二类型的非文本输入来生成第一类型的非文本输出和第二类型的非文本输出。
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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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