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龙图腾网恭喜谷歌有限责任公司申请的专利机器学习模型层的无监督联邦学习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：CN116134453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202080104721.0，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权机器学习模型层的无监督联邦学习是由弗朗索瓦丝·博费;沈启财;约翰·沙尔克威克设计研发完成，并于2020-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型层的无监督联邦学习在说明书摘要公布了：本文公开的实施方式针对全局机器学习“ML”模型层的无监督联邦训练，该ML模型层在联邦训练之后可以与附加层组合，从而产生组合的ML模型。处理器可以：检测捕获客户端设备用户的口述话语的音频数据；使用本地ML模型处理音频数据以生成预测输出；使用在客户端设备本地的无监督学习基于预测输出来生成梯度；将梯度传输到远程系统；基于梯度来更新全局ML模型层的权重；在更新权重之后，在远程系统上远程使用监督学习训练组合的ML模型，所述组合的ML模型包括更新的全局ML模型层和附加层；将组合的ML模型传输到客户端设备；并使用组合的ML模型在客户端设备上进行预测。

本发明授权机器学习模型层的无监督联邦学习在权利要求书中公布了：1.一种由客户端设备的一个或多个处理器执行的方法，所述方法包括： 经由所述客户端设备的一个或多个麦克风检测音频数据，所述音频数据捕获所述客户端设备的用户的口述话语的至少一部分； 使用本地存储在所述客户端设备上的本地机器学习模型处理所述音频数据以生成预测输出， 其中，所述本地机器学习模型包括第一本地机器学习模型层集合和第二本地机器学习模型层集合， 其中，所述第一本地机器学习模型层集合用于基于处理所述音频数据来生成所述音频数据的编码，以及 其中，所述第二本地机器学习模型层集合用于基于处理使用所述第一本地机器学习模型层集合生成的所述音频数据的所述编码来生成所述预测输出； 使用无监督学习基于所述预测输出来生成梯度；以及 从所述客户端设备向远程系统传输所生成的梯度，以使所述远程系统利用所生成的梯度来更新全局机器学习模型层的权重，所述权重远程存储在所述远程系统并在结构上对应于所述本地机器学习模型的、用于生成所述音频数据的所述编码的所述第一本地机器学习模型层集合，以及 在所述远程系统利用从所述客户端设备接收的所生成的梯度和从附加客户端设备接收的附加梯度更新所述全局机器学习模型层的所述权重之后： 在所述客户端设备处从所述远程系统接收组合机器学习模型，所述组合机器学习模型包括所更新的全局机器学习模型层和一个或多个附加层；以及 使用所述组合机器学习模型基于经由所述客户端设备的所述麦克风中的一个或多个检测到的、捕获所述客户端设备的所述用户的进一步口述话语的至少一部分的进一步音频数据来做出至少一个预测。

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