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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利用于处理图形数据的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：CN114169492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202111254274.X，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权用于处理图形数据的神经网络是由帕特里克·F·赖利;马克·伯恩德尔设计研发完成，并于2016-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于处理图形数据的神经网络在说明书摘要公布了：本发明涉及用于处理图形数据的神经网络。方法、系统和设备，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序，用于：接收表示输入图形的图形数据，所述输入图形包括通过边连接的多个顶点；从所述图形数据生成表示所述输入图形中的每个顶点的特性的顶点输入数据和表示所述输入图形中的顶点对的特性的配对输入数据；以及使用神经网络来生成所述输入图形的次序不变特征，其中所述神经网络包括：第一子网络，所述第一子网络被配置成从所述顶点输入数据和所述配对输入数据生成所述顶点输入数据的第一替选表示和所述配对输入数据的第一替选表示；以及组合层，所述组合层被配置成接收输入替选表示并且处理所述输入替选表示以生成所述次序不变特征。

本发明授权用于处理图形数据的神经网络在权利要求书中公布了：1.一种由一个或多个计算机执行的方法，所述方法包括： 接收表示输入图形的图形数据，所述输入图形包括通过边连接的多个顶点，其中所述图形数据表示分子，以及其中所述图形中的每个顶点表示所述分子中的原子元素并且每条边表示所述分子中的两个原子元素之间的键； 从所述图形数据生成表示所述输入图形中的每个顶点的特性的顶点输入数据和表示所述输入图形中的顶点的配对的特性的配对输入数据； 使用训练的神经网络来生成所述输入图形的次序不变特征，其中所述训练的神经网络包括： 第一子网络，所述第一子网络被配置成从所述顶点输入数据和所述配对输入数据生成所述顶点输入数据的第一替选表示和所述配对输入数据的第一替选表示，其中所述第一子网络被配置成针对所述输入图形中的顶点的每个配对： 对所述配对的所述配对输入数据应用第一配对函数以生成第一配对输出； 从所述配对中的顶点的所述顶点输入数据生成第二配对输出，其中生成所述第二配对输出包括： 将非交换函数应用于所述配对中的顶点的顶点输入数据以生成第一非交换输出，所述顶点输入数据具有i作为所述非交换函数的第一输入的、所述配对中的第一顶点的顶点数据和ii作为所述非交换函数的第二输入的、所述配对中的第二顶点的顶点数据，其中所述非交换函数的一个或多个参数已经在所述神经网络的所述训练期间被调整； 将所述非交换函数应用于所述配对中的顶点的顶点输入数据以生成第二非交换输出，所述顶点输入数据具有i作为所述非交换函数的第一输入的、所述配对中的第二顶点的顶点数据和ii作为所述非交换函数的第二输入的、所述配对中的第一顶点的顶点数据； 以及对所述第一非交换输出和所述第二非交换输出应用交换函数以生成所述第二配对输出；以及从至少所述第一配对输出和所述第二配对输出生成所述配对的所述配对输入数据的所述第一替选表示；以及组合层，所述组合层被配置成接收至少一个输入替选表示并且处理所述至少一个输入替选表示以生成所述次序不变特征，其中所述至少一个输入替选表示包括所述第一输入替选表示；以及通过一个或多个神经网络层处理所述次序不变特征以生成表征通过所述图形数据所表示的所述分子的神经网络输出。

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