苏州浪潮智能科技有限公司申冲获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州浪潮智能科技有限公司申请的专利离散变分自编码器的训练方法、自编码器、设备及介质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：CN114861604B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210570138.X，技术领域涉及：G06F40/126；该发明授权离散变分自编码器的训练方法、自编码器、设备及介质是由申冲;李峰设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本离散变分自编码器的训练方法、自编码器、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种离散变分自编码器的训练方法、自编码器、设备及介质，方法包括：将teacher模型作为变分自编码器的编码层；在编码层，基于teacher模型得到对应于student模型词表的teacher特征；在CodeBook查表层，基于CodeBook与上一层输出得到student模型维度的特征表示；在解码层，基于MLP层对上一层输出进行拟合并基于Emebedding层对拟合结果进行反映射以输出在词表上的分布概率，并基于分布概率计算预测值与真实值的损失。本发明实现了离散变分自编码器的快速收敛；并可将CodeBook的权重以及Decoder部分MLP层的权重作为student模型的初始化参数。
本发明授权离散变分自编码器的训练方法、自编码器、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种离散变分自编码器的训练方法，其特征在于，包括： 将teacher模型作为变分自编码器的编码层； 在所述编码层，基于所述teacher模型得到对应于student模型词表的teacher特征； 在离散变分自编码器的CodeBook查表层，基于CodeBook与所述对应于student模型词表的teacher特征得到student模型维度的特征表示； 在离散变分自编码器的解码层，基于MLP层对所述student模型维度的特征表示进行拟合，并基于Emebedding层对拟合结果进行反映射以输出在词表上的分布概率，并基于所述分布概率计算预测值与真实值的损失； 在离散变分自编码器的训练收敛之后，将CodeBook的权重作为student模型embedding层的参数初始化，并将解码层中的MLP的参数作为student模型层输出到teacher层输出的映射MLP的参数。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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