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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利训练生成型对抗性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：CN112001488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202010453482.1，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权训练生成型对抗性网络是由A.M.穆诺兹德尔加多设计研发完成，并于2020-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练生成型对抗性网络在说明书摘要公布了：训练生成型对抗性网络。描述了用于训练生成型对抗性网络GAN的训练系统和计算机实现的训练方法。在训练中，解释信息可以被提供给生成型部分G，该解释信息标识鉴别性部分在哪个基础上得出其分类。特别地，该解释信息可以以注意力掩模s的形式来提供，该注意力掩模s可以由鉴别性部分D生成并且可以标识相应输入实例的有助于由鉴别性部分对该相应输入实例进行分类的部分。此外，描述了用于使用经训练的生成型对抗性网络的生成型部分来合成数据的数据合成系统和计算机实现的方法。

本发明授权训练生成型对抗性网络在权利要求书中公布了：1.一种用于使用经训练的生成型对抗性网络的生成型部分来合成数据的数据合成系统200，所述数据合成系统包括： -输入接口220，其被配置成访问生成型模型数据242，所述生成型模型数据242至少定义通过训练系统而被训练的生成型对抗性网络的生成型部分G； 其中所述训练系统包括： -第二输入接口120，其被配置成访问： -定义包括生成型部分G和鉴别性部分D的生成型对抗性网络的生成型模型数据142， -用于生成型对抗性网络的训练数据144，其中所述训练数据144包括训练图像； 其中鉴别性部分D被配置成在源自生成型部分G的输入图像与训练数据之间进行鉴别，并且输出分类和注意力掩模s，所述注意力掩模s标识相应输入图像的有助于由鉴别性部分D对所述相应输入图像进行分类的部分， 其中生成型部分G被配置成接收注意力掩模s作为输入，并且从i汲取自潜在空间的有噪样本z和ii注意力掩模s生成合成输出图像；和 -处理器子系统160，其被配置成通过在迭代训练中建立内部迭代循环200来基于训练数据迭代地训练生成型对抗性网络，在所述迭代训练中，通过迭代地最小化针对生成型部分G的损失函数来训练生成型部分G的参数，其中最小化损失函数包括最大化包括在损失函数中的互信息项，所述互信息项表示在以下二项之间的互信息： -鉴别性部分D的当前注意力掩模s，其中，通过对生成型部分G的先前合成输出图像进行分类来从鉴别性部分D获得当前注意力掩模s，所述生成型部分G的先前合成输出图像是使用在内部迭代循环的先前迭代中从鉴别性部分D获得的先前注意力掩模s’来被生成的，和 -在使用当前注意力掩模s而被生成的生成型部分G的当前合成输出图像与生成型部分G的先前合成输出图像之间的改变；以及 -第二处理器子系统260，其被配置成使用生成型对抗性网络的生成型部分G从汲取自潜在空间的有噪样本z生成一个或多个合成输出图像； -输出接口220，其被配置成输出所述一个或多个合成输出图像作为合成数据。

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