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龙图腾网获悉微软技术许可有限责任公司申请的专利机器学习模型的自动化生成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：CN113168559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：201980080971.2，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权机器学习模型的自动化生成是由D·戴;胡含章;R·A·卡鲁阿纳;J·C·兰福德;E·J·霍维茨设计研发完成，并于2019-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型的自动化生成在说明书摘要公布了：本公开涉及诸如神经网络的机器学习模型的自动化生成。一个示例系统包括硬件处理单元和存储资源。存储资源可存储计算机可读指令，该可读指令可使硬件处理单元执行包括修改父模型以获取子模型的迭代模型生长过程。迭代模型生长过程也可以包括至少基于在候选层的初始化过程中学习到的权重来选择候选层以包括在子模型中。该系统也可以输出从子模型中选择的最终模型。

本发明授权机器学习模型的自动化生成在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型的自动生成的方法，所述方法包括： 执行迭代的模型生长过程的两次或更多次迭代，所述迭代的模型生长过程包括： 从两个或更多个父模型的父模型池中，选择特定父模型； 生成多个候选层，并且初始化多个候选层被初始化，同时重用所述特定父模型的学习参数，其中初始化所述多个候选层包括： 将停止-梯度应用于所述候选层中的每个操作的所述相应输入，其中所述停止-梯度是阻止梯度影响之前的层中的学习参数的功能；以及 对所述多个候选层的所述输出应用停止-前进，其中所述停止-前进在前向传播期间为零并且在后向传播期间为标识功能； 选择特定候选层包括在子模型中以用于训练，相应的子模型包括所述特定父模型和所述特定候选层中的一个或多个特定候选层； 训练所述子模型以获取经训练的子模型，其中所述训练包括： 用标量乘数取代所述停止-梯度，其中所述标量乘数被初始化为零； 移除所述停止-梯度；以及 随时间增加所述标量乘数以增加所述多个候选层对所述父模型的所述输出的贡献； 确定训练或测试所述经训练的子模型的计算成本；以及 至少基于训练或测试所述经训练的子模型的所述计算成本，指定个体经训练的子模型为新的父模型，并将所述新的父模型添加到所述父模型池中；以及 在所述两次或更多次迭代后，选择至少一个经训练的子模型作为最终模型，并输出所述最终模型。

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