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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强化学习的数据评估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：CN114424204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202080065876.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权使用强化学习的数据评估是由赛尔坎·奥默·阿里克;尹珍圣;托马斯·乔恩·菲斯特设计研发完成，并于2020-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用强化学习的数据评估在说明书摘要公布了：一种方法500包括，获得训练样本102的集合。在多个训练迭代的每个训练迭代期间，该方法包括，从训练样本的集合中采样训练样本的批次。该方法包括，对于每个训练样本，使用数据值估计器120来确定选择概率106。训练样本的选择概率是基于数据值估计器的估计器参数值122。该方法还包括，基于每个训练样本的选择概率从训练样本的批次中选择训练样本的子集，以及使用具有训练样本的子集的预测器模型142来确定性能测量。该方法还包括，基于性能测量来调整预测器模型的模型参数值143，以及基于性能测量来更新数据值估计器的估计器参数值。

本发明授权使用强化学习的数据评估在权利要求书中公布了：1.一种用于评估训练样本102的方法500，其特征在于，所述方法500包括： 在数据处理硬件12处获得训练样本102的集合；以及 在多个训练迭代的每个训练迭代期间： 由所述数据处理硬件12从所述训练样本102的集合中采样训练样本102的批次； 对于所述训练样本102的批次中的每个训练样本102，由所述数据处理硬件12使用数据值估计器120基于所述数据值估计器120的估计器参数值122来确定所述训练样本102的选择概率106，其中，每个训练样本102的所述选择概率106是基于优先级值来确定的，所述优先级值是基于每个训练样本102的样本质量而分配到每个训练样本102的； 由所述数据处理硬件12基于每个训练样本102的所述选择概率106从所述训练样本102的批次中选择训练样本102的子集； 由所述数据处理硬件12使用具有所述训练样本102的子集的预测器模型142来确定性能测量，其中，使用所述预测器模型142来确定所述性能测量包括，由损失函数来确定损失数据144； 由所述数据处理硬件12基于所述性能测量来调整所述预测器模型142的模型参数值143；以及 由所述数据处理硬件12基于所述性能测量来更新所述数据值估计器120的所述估计器参数值122，其中，基于所述性能测量来更新所述数据值估计器120的所述估计器参数值122包括： 根据所述损失数据144来确定增强信号260；以及 基于所述增强信号260来更新所述数据值估计器120的估计器参数值122。

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