谷歌有限责任公司塞尔坎·奥马尔·阿里克获国家专利权
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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利使用序列稀疏注意的可解释性表格数据学习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：CN114556367B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202080069925.5，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权使用序列稀疏注意的可解释性表格数据学习是由塞尔坎·奥马尔·阿里克;托马斯·乔·菲斯特设计研发完成，并于2020-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用序列稀疏注意的可解释性表格数据学习在说明书摘要公布了：解释表格数据的方法300包括在深层表格数据学习网络TabNet200处接收特征集合206。对于多个顺序处理步骤S,Si‑N中的每一个，该方法还包括：使用TabNet的掩码214来选择该特征集合的相关特征206,206R的子集216；使用TabNet的特征变换器224处理相关特征的子集，以生成决策步骤输出208和用于多个顺序处理步骤中的下一个处理步骤S,Si+1的信息226；将该信息提供给下一处理步骤。该方法还包括通过聚合为多个顺序处理步骤生成的决策步骤输出来确定最终判定输出208,208F。
本发明授权使用序列稀疏注意的可解释性表格数据学习在权利要求书中公布了：1.一种解释表格数据的方法，其特征在于，包括： 在数据处理硬件132上执行的深度表格数据学习网络TabNet200处接收特征集合；对于多个顺序处理步骤中的每一个： 由所述数据处理硬件132使用所述TabNet200的稀疏掩码214来选择所述特征集合的相关特征的子集； 由所述数据处理硬件132使用所述TabNet200的特征变换器224来处理相关特征的所述子集，以生成用于所述多个顺序处理步骤中的下一个处理步骤的决策步骤输出208和信息226；以及 由所述数据处理硬件132向所述下一个处理步骤提供所述信息226；和 由所述数据处理硬件132通过聚合为所述多个顺序处理步骤生成的所述决策步骤输出来确定最终决策输出。
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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。
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