SAP欧洲公司W.A.法卢奇获国家专利权
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龙图腾网获悉SAP欧洲公司申请的专利用于神经网络预测域的局部可解释性的方法和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：CN116415632B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211616961.6，技术领域涉及：G06N3/047；该发明授权用于神经网络预测域的局部可解释性的方法和系统是由W.A.法卢奇;E.施密特;J.格里尔设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于神经网络预测域的局部可解释性的方法和系统在说明书摘要公布了：通过将输入向量馈送到神经网络模型的输入层来生成网络输出，该神经网络模型具有以层序列布置的多个神经元、多个神经元权重和多个神经元偏置。网络输出用于确定输出相关性分数。在层序列的最后层处生成相关性分数。通过使用神经元权重和神经元偏置将在最后层处生成的相关性分数反向传播通过除最后层之外的层序列，在层序列的第一层获得相关性分数。基于输入向量和在第一层获得的相关性分数来形成特征相关性向量，并将其包括在局部可解释性数据集中，然后将其用于生成神经网络模型的预测的局部解释。
本发明授权用于神经网络预测域的局部可解释性的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的方法，包括： 接收识别神经网络模型的请求，其中神经网络模型包括以层序列布置的多个神经元、跨层序列分布的多个神经元权重、跨层序列分布的多个神经元偏置、以及被配置为接收具有多个输入特征的输入向量的输入层，其中，所述神经网络模型被配置为识别包括字段和数据的文档图像的区域，并预测所述区域的类别标签； 将具有预期的多个输入特征的第一测试输入向量馈送到输入层，以从神经网络模型生成第一网络输出； 基于第一网络输出确定第一输出相关性分数； 基于第一输出相关性分数、最后层中的神经元权重以及层序列中最后层之前的较低层中的神经元偏置，在层序列的最后层处生成多个第一相关性分数； 通过使用神经元权重和神经元偏置将在最后层生成的第一相关性分数反向传播通过除了最后层之外的层序列，在层序列的第一层处获得对应于预期的多个输入特征的多个第一相关性分数； 基于第一测试输入向量和在第一层获得的多个第一相关性分数形成第一特征相关性向量； 生成包括第一特征相关性向量的局部可解释性数据集；以及 基于局部可解释性数据集生成所述神经网络模型的预测的局部解释。
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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。
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