中国电子科技南湖研究院韩延森获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中国电子科技南湖研究院申请的专利一种基于深层预测编码网络的无条件图像生成方法与系统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：CN120070610B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202311619430.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于深层预测编码网络的无条件图像生成方法与系统是由韩延森;蔡炎松;谷轩;蔡汶兴;陈海波设计研发完成，并于2023-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深层预测编码网络的无条件图像生成方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深层预测编码网络的无条件图像生成方法与系统，其包括：步骤S1，优化网络结构，实现具有跳连结构的预测编码算法；步骤S2，基于原始预测编码算法，搭建输入端和输出端共同演化的训练框架；步骤S3，改进原始预测编码算法，将非凸能量函数优化算法引入到预测编码算法中。本发明可以避免梯度消失，加快训练速度，优化生成质量。深度BP卷积网络存在梯度减小的问题，该问题首先在具有跳连的ResNet中得到解决。跳连将接近输入的较低层信息直接发送到接近输出的较高层，并帮助梯度快捷计算以支持参数更新；本发明实现了基于原始预测编码的无条件图像生成任务，并且提升了数值计算的稳定性。
本发明授权一种基于深层预测编码网络的无条件图像生成方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深层预测编码网络的无条件图像生成方法，其特征在于，包括： S1、基于普通序列网络模型，构建具有跳跃连接结构的网络模型； S2、设置服从高斯分布的随机变量M，对随机变量M进行更新：用初始节点的误差初始化M的梯度值gt，计算梯度的指数移动平均数mt和梯度平方的指数移动平均数vt，对mt进行偏差纠正得到对vt进行偏差纠正得到根据和自适应地更新M得到随机变量Mt，并将Mt的集合作为训练样本； S3、在训练样本上计算损失函数L关于第l层模型参数的梯度 根据梯度更新mt和vt，对更新后的mt和vt再次进行偏差校正得到相应的和基于和更新网络模型参数重复前述步骤，直到网络模型收敛或者迭代的次数达到指定上限值，记录此时对应的梯度的指数移动平均数m和梯度平方的指数移动平均数v； 基于m和v自适应更新得到随机变量Ms，Ms即生成的图像数据。
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中国电子科技南湖研究院，其通讯地址为：314002 浙江省嘉兴市南湖区七星街道灵湖南路东200米清风榻；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”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励