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龙图腾网获悉北京爱熵科技有限公司申请的专利一种连续潜空间映射模型训练方法、装置及电子设备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：CN120706488B 。

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：202510423563.X，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种连续潜空间映射模型训练方法、装置及电子设备是由聂延凯;张君友;荆博闻设计研发完成，并于2025-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种连续潜空间映射模型训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种连续潜空间映射模型训练方法、装置及电子设备，涉及深度学习技术领域，包括：将原始运动状态数据输入待训练的潜空间投影网络，得到潜空间投影网络输出的分布参数，分布参数为用于表示潜空间变量后验分布的参数；对潜空间变量后验分布进行采样，得到多个潜空间变量；将多个潜空间变量分别输入待训练的重建神经网络，得到重建神经网络针对每个潜空间变量输出的重建运动状态数据；将分布参数和多个重建运动状态数据作为损失函数的输入，计算损失函数，得到损失函数的输出值；基于损失函数的输出值，调整潜空间投影网络和重建神经网络的网络参数。采用本方法，能够实现运动状态数据与潜空间变量之间的连续潜空间映射。

本发明授权一种连续潜空间映射模型训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种连续潜空间映射模型训练方法，其特征在于，包括： 获取用于本次训练的原始运动状态数据； 将所述原始运动状态数据输入待训练的潜空间投影网络，得到所述潜空间投影网络输出的分布参数，所述分布参数包括期望潜变量和连续性因子，所述期望潜变量表示所述原始运动状态数据对应的潜空间变量，所述连续性因子表示所述原始运动状态数据所表示的运动状态对周围运动状态的影响程度； 所述潜空间变量后验分布为高斯分布，采用如下公式表示： ； 其中，x表示原始运动状态数据，z表示潜空间变量，表示潜空间变量后验分布，表示输入为原始运动状态数据x时得到的期望潜变量，表示输入为原始运动状态数据x时得到的连续性因子； 对所述分布参数表示的所述潜空间变量后验分布进行采样，得到多个潜空间变量； 将所述多个潜空间变量分别输入待训练的重建神经网络，得到所述重建神经网络针对每个所述潜空间变量输出的重建运动状态数据； 将所述分布参数和多个所述重建运动状态数据作为损失函数的输入，计算所述损失函数，得到所述损失函数的输出值； 基于所述损失函数的所述输出值，调整所述潜空间投影网络和所述重建神经网络的网络参数。

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