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龙图腾网恭喜厦门小米豆物联科技有限公司申请的专利一种用于AI数字化资产内容的自主学习训练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：CN119693741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510212195.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种用于AI数字化资产内容的自主学习训练方法是由杨晨晖;杨志云;丘荣火设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于AI数字化资产内容的自主学习训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能模型训练技术领域，公开了一种用于AI数字化资产内容的自主学习训练方法，该方法先获取原始数据并预处理得数据特征矩阵，经自适应多层感知网络生成初始特征表示，再用深度强化学习优化，通过生成对抗网络生成合成数据，以对比学习算法调整网络参数得到最终数字化资产内容，用于训练AI模型。该方法有效解决现有AI数字化资产内容处理难题，能提升数据质量与利用效率，扩充数据量，增强模型泛化能力，优化模型训练过程，提高训练精度，满足实时性与安全性需求，还降低人力成本，提高训练自主性，为AI技术发展提供有力支持。

本发明授权一种用于AI数字化资产内容的自主学习训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于AI数字化资产内容的自主学习训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数字化资产内容的原始数据，并对所述原始数据进行预处理，得到预处理后的数据特征矩阵；所述数字化资产内容包括图片、文本、音频和视频； 根据所述预处理后的数据特征矩阵，基于自适应多层感知网络生成初始特征表示； 利用所述初始特征表示，通过深度强化学习框架进行特征优化，得到优化后的特征表示； 根据所述优化后的特征表示，基于生成对抗网络生成数字化资产内容的合成数据； 利用所述合成数据与原始数据进行对比，通过对比学习算法调整生成对抗网络的参数； 根据调整后的生成对抗网络，生成最终的数字化资产内容； 利用所述最终的数字化资产内容进行模型训练，得到训练完成的AI模型； 所述利用所述初始特征表示，通过深度强化学习框架进行特征优化，得到优化后的特征表示包括： 定义深度强化学习框架的状态空间为初始特征表示，动作空间为对特征的调整操作集合； 构建奖励函数，奖励函数与特征的多样性和有效性相关； 采用近端策略优化算法在深度强化学习框架中进行迭代优化，更新策略网络和价值网络的参数，得到优化后的策略网络； 利用优化后的策略网络对初始特征表示进行操作，得到优化后的特征表示； 所述利用所述合成数据与原始数据进行对比，通过对比学习算法调整生成对抗网络的参数包括： 计算合成数据和原始数据之间的余弦相似度，计算公式为： 其中，sim为余弦相似度，和分别为合成数据和原始数据在第个维度上的值，为数据维度；根据余弦相似度构建对比损失函数，计算公式为： 其中，为对比损失函数，为温度参数，为数据样本数量，为其它样本的余弦相似度； 利用对比损失函数调整生成对抗网络的生成器和判别器的参数。

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