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龙图腾网恭喜谷歌有限责任公司申请的专利用于引导架构演进的连接权重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：CN113811893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202080034659.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权用于引导架构演进的连接权重学习是由迈克尔·相原·柳;安东尼·雅各布·皮耶尔乔瓦尼;谭明星;阿内利亚·安格洛瓦设计研发完成，并于2020-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于引导架构演进的连接权重学习在说明书摘要公布了：用于确定用于执行视频处理神经网络任务的神经网络的一个或多个神经网络架构的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面，方法包括：在多次迭代中的每一次：从神经网络架构集合中选择父神经网络架构；训练具有父神经网络架构的神经网络以执行视频处理神经网络任务，包括确定父神经网络架构的连接权重参数的训练值；至少部分地基于父神经网络架构的连接权重参数的训练值生成新神经网络架构；并且将该新神经网络架构添加到神经网络架构集合中。

本发明授权用于引导架构演进的连接权重学习在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个数据处理装置执行的用于确定用于执行视频处理神经网络任务的神经网络的神经网络架构的方法，所述方法包括：维护定义神经网络架构集合的数据，其中，对于每个神经网络架构：所述神经网络架构包括多个块，其中每个块是空间-时间卷积块，所述空间-时间卷积块包括一个或多个神经网络层，所述空间-时间卷积块被配置为处理块输入以生成块输出；以及对于一个或多个给定块中的每一个：i所述给定块的块输入包括来自多个其他块中的每一个的块输出，ii所述给定块具有与所述多个其他块中的每一个对应的相应连接权重参数，以及iii处理所述块输入包括使用与所述其他块对应的连接权重参数组合所述其他块输出；在多次迭代中的每一次：从所述神经网络架构集合中选择父神经网络架构；训练具有所述父神经网络架构的神经网络以执行视频处理神经网络任务，包括确定所述父神经网络架构的连接权重参数的训练值；至少部分基于所述父神经网络架构的连接权重参数的训练值生成新神经网络架构；以及将所述新神经网络架构添加到所述神经网络架构集合中；以及在所述多次迭代中的最终迭代之后，基于所述视频处理神经网络任务上的最终神经网络架构的性能度量从所述神经网络架构集合中选择最终神经网络架构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。