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龙图腾网恭喜谷歌有限责任公司申请的专利使用质量分数来训练序列生成神经网络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：CN111727442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：201980013555.0，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权使用质量分数来训练序列生成神经网络是由穆罕默德·诺劳兹;威廉·常;萨拉·萨布尔·劳赫·阿格达姆设计研发完成，并于2019-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用质量分数来训练序列生成神经网络在说明书摘要公布了：用于训练序列生成神经网络的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。方法中的一个包括：获得一个批次的训练示例；对于训练示例中的每一个：使用神经网络来处理该训练示例中的训练网络输入以生成输出序列；对于输出序列中的每个特定输出位置：识别包括在输出序列中的该特定输出位置之前的位置处的系统输出的词头；对于词汇中的每个可能系统输出，确定能够被指派给包括被该可能系统输出跟随的词头的任一个候选输出序列的最高质量分数；以及确定对网络参数当前值的更新，该更新提高神经网络生成在该位置处具有高质量分数的系统输出的似然性。

本发明授权使用质量分数来训练序列生成神经网络在权利要求书中公布了：1.一种训练神经网络的方法，所述神经网络具有多个网络参数并且被配置成将系统输入映射到包括多个系统输出的输出序列，其中，所述方法包括： 获得一个批次的训练示例，每个训练示例包括训练网络输入并且对于每个训练网络输入包括地面真值输出序列； 对于所述训练示例中的每一个训练示例： 使用所述神经网络依照所述网络参数的当前值来处理该训练示例中的所述训练网络输入以将所述训练网络输入映射到输出序列，所述输出序列包括多个输出位置中的每一个处的来自可能系统输出的词汇的相应的系统输出，其中，所述词汇中的所述可能系统输出包括自然语言的令牌，并且其中，所述神经网络被配置成对于所述输出位置中的每一个输出位置，生成关于所述词汇中的所述可能系统输出的似然分布并且使用所述似然分布来选择该输出位置处的所述系统输出； 对于所述输出序列中的所述多个输出位置中的每个特定输出位置： 识别包括在所述输出序列中的该特定输出位置之前的位置处的系统输出的词头， 对于所述词汇中的每个可能系统输出，确定能够被指派给包括所述词头的任一个候选输出序列的最高质量分数，所述词头被该可能系统输出跟随并且被一个或多个系统输出的任一个词尾跟随，其中，所述质量分数测量候选输出序列相对于所述地面真值输出序列的质量，并且 使用该可能系统输出的所述最高质量分数来确定对所述网络参数的当前值的更新，所述更新提高所述神经网络生成在该位置处具有高质量分数的系统输出的似然性，包括： 根据所述可能系统输出的所述最高质量分数来生成该输出位置的目标似然分布， 确定相对于目标函数的网络参数的梯度，所述目标函数取决于该输出位置的所述目标似然分布与由所述神经网络对于该输出位置生成的所述似然分布之间的散度，以及 使用所述梯度来确定对所述当前值的所述更新；以及 根据针对由所述神经网络对于所述一个批次的训练示例生成的所述输出序列中的所述特定输出位置的所述更新来确定所述网络参数的更新值。

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