华为技术有限公司埃马努埃莱·萨姆森获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利学习数据密度函数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：CN115039108B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：201980101437.5，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权学习数据密度函数是由埃马努埃莱·萨姆森;哈菲兹·蒂奥莫科·阿里设计研发完成，并于2019-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本学习数据密度函数在说明书摘要公布了：一种用于形成从输入数据域到所述输入域的压缩表示的映射的数据处理系统，所述系统用于接收表示所述输入域和候选映射的输入数据集合，并且迭代地执行以下步骤：形成由所述候选映射映射的表示所述输入数据集合的向量集合；将所述向量集合的密度分布与预定密度分布进行比较；以及根据所述比较调整所述候选映射。因此，可以学习密度底层数据，例如为了生成样本和压缩数据。该技术可应用于例如图像生成任务，与现有自编码器相比改善了图像质量。
本发明授权学习数据密度函数在权利要求书中公布了：1.一种根据表示输入域和候选映射的输入数据集合形成从输入数据域到所述输入域的压缩表示的映射的数据处理系统，其特征在于，所述系统用于接收表示所述输入域和所述候选映射的所述输入数据集合，所述输入数据集合包括图像，所述候选映射是人工智能模型，并且迭代地执行以下步骤： 形成由所述候选映射映射的表示所述输入数据集合的向量集合； 将所述向量集合的密度分布与所述模型的目标函数中的预定密度分布进行比较；以及 根据所述比较调整所述候选映射； 在点积结果为正的情况下，根据所述输入数据集合的重构误差的梯度调整所述模型的编码器，其中，所述点积结果为所述输入数据集合的重构误差的梯度与目标距离的梯度的点积，所述目标距离为所述向量集合的密度分布与所述模型的目标函数中的预定密度分布之间的距离； 在所述点积结果为负或零的情况下，根据所述目标距离的梯度调整所述模型的编码器。
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