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龙图腾网恭喜南京图叶信息科技有限公司申请的专利用于训练超网络的方法和装置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：CN111523639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-23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：202010274778.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权用于训练超网络的方法和装置是由希滕;张刚;温圣召设计研发完成，并于2020-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练超网络的方法和装置在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能领域，具体公开了用于训练超网络的方法和装置。该方法包括：初始化待训练的超网络并复制初始化后的超网络得到第一超网络和第二超网络；依次执行多次迭代操作；迭代操作包括：对第一超网络进行采样得到第一子网络序列，对第一子网络序列进行乱序得到第二子网络序列；基于第一超网络训练第一子网络序列，基于第一子网络序列和第二子网络序列的训练结果分别对第一超网络和第二超网络进行拟更新；响应于确定拟更新后的第一超网络与拟更新后的第二超网络的性能之间的差异不超过预设的范围，将拟更新后的第一超网络作为新的第一超网络，将拟更新后的第二超网络作为新的第二超网络，执行下一次迭代操作。该方法提升了超网络的精度。

本发明授权用于训练超网络的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于训练超网络的方法，包括：初始化待训练的超网络并对初始化后的超网络进行复制得到相同的第一超网络和第二超网络；根据获取的媒体数据所构建的训练样本，通过依次执行多次迭代操作对所述待训练的超网络进行训练，得到与媒体数据对应的超网络，其中，所述媒体数据包括图像格式、文本格式、音频格式和视频格式的数据；所述迭代操作包括：对第一超网络进行采样得到第一子网络序列，对第一子网络序列进行乱序处理得到第二子网络序列；基于所述第一超网络训练所述第一子网络序列，基于第一子网络序列的训练结果对所述第一超网络进行拟更新；基于所述第二超网络训练所述第二子网络序列，基于第二子网络序列的训练结果对所述第二超网络进行拟更新；响应于确定拟更新后的第一超网络与拟更新后的第二超网络的性能之间的差异不超过预设的范围，将拟更新后的第一超网络作为新的第一超网络，将拟更新后的第二超网络作为新的第二超网络，执行下一次迭代操作；在与媒体数据对应的超网络训练完成后，将待处理的媒体数据的类型输入到预先训练的循环神经网络中，利用该循环神经网络对训练完成的超网络进行结构采样，然后利用采样出的子网络对待处理的媒体数据的类型进行处理，采样出的子网络与结构相同的训练完成的超网络的性能一致。

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