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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]使用卷积神经网络处理序列-CN201780065178.6有效
发明人： A.G.A.范登奥德;S.E.L.迪尔曼;N.E.卡尔赫布伦纳;K.西蒙延;O.文雅尔斯;L.埃斯佩霍尔特 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2017-09-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：用于生成从输入序列生成神经网络输出的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。其中一种方法包括，对于输入中的每一个，将包括输入序列中的该输入和该输入之前的输入的当前输入序列提供给包括多个扩张卷积神经网络层的卷积子网络，其中卷积子网络被配置为，对于多个输入中的每一个：接收该输入的当前输入序列，并处理当前输入序列以生成输入的替代表示；以及向输出子网络提供替代表示，其中输出子网络被配置为接收替代表示并处理替代表示以生成神经网络输出。
使用卷积神经网络处理序列

[发明专利]使用部分条件从输入序列生成目标序列-CN202310177112.3在审
发明人： N.杰特利;Q.V.勒;O.文雅尔斯;S.本吉奥;I.苏特斯克弗 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G10L15/26 文献下载
摘要：本申请涉及使用部分条件从输入序列生成目标序列。系统可以被配置为执行各种任务，例如将记录的语音转换为表示该语音的音素的序列，将字素的输入序列转换为音素的目标序列，将一种语言的词语的输入序列翻译为另一语言的词语的对应序列，或预测一种语言(例如，语言模型)的词语的输入序列之后的词语的目标序列。在语音识别器中，RNN系统可以用于实时地将语音转换为音素的目标序列，以使得甚至在用户完全说出整个语音输入之前就可以为用户生成并呈现语音的转写。
使用部分条件输入序列生成目标

[发明专利]使用部分条件从输入序列生成目标序列-CN201680076447.4有效
发明人： N.杰特利;Q.V.勒;O.文雅尔斯;S.本吉奥;I.苏特斯克弗 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-11-11 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G10L15/16 文献下载
摘要：系统可以被配置为执行各种任务，例如将记录的语音转换为表示该语音的音素的序列，将字素的输入序列转换为音素的目标序列，将一种语言的词语的输入序列翻译为另一语言的词语的对应序列，或预测一种语言(例如，语言模型)的词语的输入序列之后的词语的目标序列。在语音识别器中，RNN系统可以用于实时地将语音转换为音素的目标序列，以使得甚至在用户完全说出整个语音输入之前就可以为用户生成并呈现语音的转写。
使用部分条件输入序列生成目标

[发明专利]使用比较集对输入样本进行分类的方法、系统和存储介质-CN202210285592.0在审
发明人： C.布伦德尔;O.文雅尔斯 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：使用比较样本的比较集来分类新样本的方法、系统和装置。一种方法包括维持比较集，该比较集包括比较样本和每个比较样本的相应标签矢量，每个标签矢量包括预定标签集中的每个标签的相应分数；接收新样本；通过将神经网络注意力机制应用于新样本和比较样本来确定每个比较样本的相应注意力权重；以及根据比较样本的相应注意力权重和比较样本的相应标签矢量为每个比较样本生成预定标签集中的每个标签的相应标签分数，其中每个标签的相应标签分数表示标签是新样本的正确标签的可能性。
使用比较输入样本进行分类方法系统存储介质

[发明专利]使用比较集对输入样本进行分类的方法、系统和存储介质-CN201780031165.7有效
发明人： C.布伦德尔;O.文雅尔斯 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：使用比较样本的比较集来分类新样本的方法、系统和装置。一种方法包括维持比较集，该比较集包括比较样本和每个比较样本的相应标签矢量，每个标签矢量包括预定标签集中的每个标签的相应分数；接收新样本；通过将神经网络注意力机制应用于新样本和比较样本来确定每个比较样本的相应注意力权重；以及根据比较样本的相应注意力权重和比较样本的相应标签矢量为每个比较样本生成预定标签集中的每个标签的相应标签分数，其中每个标签的相应标签分数表示标签是新样本的正确标签的可能性。
使用比较输入样本进行分类方法系统存储介质

[发明专利]使用神经网络生成音频-CN202011082855.5在审
发明人： A.G.A.范登奥德;S.E.L.迪尔曼;N.E.卡尔赫布伦纳;K.西蒙延;O.文雅尔斯 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2017-09-06 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G10L25/30 文献下载
摘要：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，用于生成包括多个时间步中的每一个处的相应音频样本的音频数据的输出序列。方法之一包括，对于时间步中的每一个：提供音频数据的当前序列作为卷积子网络的输入，其中当前序列包括输出序列中该时间步之前的每个时间步处的相应音频样本，并且其中卷积子网络被配置为处理音频数据的当前序列以生成时间步的替代表示；以及提供时间步的替代表示作为输出层的输入，其中输出层被配置为：处理替代表示以生成定义时间步的多个可能的音频样本上的分数分布的输出。
使用神经网络生成音频

[发明专利]使用神经网络生成音频-CN201780065523.6有效
发明人： A.G.A.范登奥德;S.E.L.迪尔曼;N.E.卡尔赫布伦纳;K.西蒙延;O.文雅尔斯 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2017-09-06 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：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，用于生成包括多个时间步中的每一个处的相应音频样本的音频数据的输出序列。方法之一包括，对于时间步中的每一个：提供音频数据的当前序列作为卷积子网络的输入，其中当前序列包括输出序列中该时间步之前的每个时间步处的相应音频样本，并且其中卷积子网络被配置为处理音频数据的当前序列以生成时间步的替代表示；以及提供时间步的替代表示作为输出层的输入，其中输出层被配置为：处理替代表示以生成定义时间步的多个可能的音频样本上的分数分布的输出。
使用神经网络生成音频

[发明专利]生成指令序列以控制执行任务的代理的生成神经网络系统-CN201980008613.0在审
发明人： I.加宁;T.D.库尔卡尼;O.文雅尔斯;S.M.埃斯拉米 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2019-02-11 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：生成对抗神经网络系统，提供执行任务的动作序列。系统包括耦合到模拟器的强化学习神经网络子系统和鉴别器神经网络。强化学习神经网络子系统包括策略循环神经网络，以在时间步序列中的每个处，根据动作选择策略选择要执行的一个或多个动作，每个动作包括一个或多个模拟器的控制命令。模拟器被配置为执行时间步的控制命令以生成模拟器输出。鉴别器神经网络被配置为在模拟器输出和训练数据之间进行鉴别，以提供用于强化学习的奖励信号。模拟器可以是不可微分的模拟器，例如用于产生图像或音频波形的计算机程序或用于控制机器人或车辆的程序。
生成指令序列控制执行任务代理神经网络系统

[发明专利]生成输入数据项的离散潜在表示-CN201880029354.5在审
发明人： K.卡夫科库奥格鲁;A.G.A.范登奥德;O.文雅尔斯 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于生成输入数据项的离散潜在表示的方法，系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。该方法之一包括接收输入数据项；将输入数据项作为输入提供给编码器神经网络，以获得输入数据项的编码器输出；以及从编码器输出生成输入数据项的离散潜在表示，包括：对于每个潜在变量，从存储器中的潜在嵌入向量集合确定最接近潜在变量的编码向量的潜在嵌入向量。
输入数据项编码器输出嵌入计算机存储介质计算机程序编码向量接收输入神经网络输入提供向量集合存储器编码器数据项向量

[发明专利]前馈生成式神经网络-CN201880027095.2在审
发明人： A.G.A.范登奥德;K.西蒙扬;O.文雅尔斯 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：公开了一种前馈生成式神经网络，该前馈生成式神经网络生成在单个神经网络推理中包括特殊类型的多个输出示例的输出示例。可选地，生成可以以上下文输入为条件。例如，前馈生成式神经网络可以生成语音波形，语音波形是以文本片段的语言特征为条件的输入文本片段的语言化。
神经网络生成式前馈语音波形输入文本文本片段语言特征输出语言化可选推理

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