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龙图腾网恭喜微软技术许可有限责任公司申请的专利选择用于有监督机器学习问题的神经网络架构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：CN112470171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：201980031270.X，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权选择用于有监督机器学习问题的神经网络架构是由S·阿米扎德;杨格;N·富西;F·P·卡萨莱设计研发完成，并于2019-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本选择用于有监督机器学习问题的神经网络架构在说明书摘要公布了：公开了用于针对机器学习问题选择神经网络的系统和方法。一种方法包括访问输入矩阵。该方法包括访问与机器学习问题相关联的机器学习问题空间和用于解决机器学习问题的多个未经训练的候选神经网络。该方法包括针对每个未经训练的候选神经网络，计算捕获候选神经网络关于机器学习问题的表达性的至少一个表达性度量。该方法包括针对每个未经训练的候选神经网络，计算捕获候选神经网络关于机器学习问题的可训练性的至少一个可训练性度量。该方法包括基于至少一个表达性度量和至少一个可训练性度量选择用于解决机器学习问题的至少一个候选神经网络。

本发明授权选择用于有监督机器学习问题的神经网络架构在权利要求书中公布了：1.一种系统，包括：处理硬件；以及存储指令的存储器，所述指令使所述处理硬件执行操作，所述操作包括：访问与机器学习问题相关联的机器学习问题空间和用于解决所述机器学习问题的多个未经训练的候选神经网络，所述机器学习问题空间包括要由经训练的神经网络处理的数据；针对每个未经训练的候选神经网络，基于所述机器学习问题空间的数据计算至少一个表达性度量，所述至少一个表达性度量捕获所述候选神经网络关于所述机器学习问题的表达性，所述至少一个表达性度量在无需训练所述候选神经网络的情况下被计算；针对每个未经训练的候选神经网络，基于所述机器学习问题空间的数据计算至少一个可训练性度量，所述至少一个可训练性度量捕获所述候选神经网络关于所述机器学习问题的可训练性；基于所述至少一个表达性度量和所述至少一个可训练性度量，选择用于解决所述机器学习问题的至少一个候选神经网络，其中选择用于解决所述机器学习问题的所述至少一个候选神经网络包括选择具有超过阈值的所述至少一个表达性度量并且所述至少一个可训练性度量在范围内的所述至少一个候选神经网络；以及提供表示所选择的所述至少一个候选神经网络的输出。

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