国际商业机器公司T·高克曼获国家专利权
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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利深度神经网络训练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：CN117136363B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202280027512.X，技术领域涉及：G06N3/065；该发明授权深度神经网络训练是由T·高克曼设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度神经网络训练在说明书摘要公布了：在训练深度神经网络的方法中，处理器初始化A矩阵的元素。该元素可以包括电阻处理单元。处理器通过用来自权重矩阵的激活值和误差值乘以斩波器值更新该元素来确定增量权重更新。处理器从元素读取更新电压。处理器通过将更新电压乘以斩波器值确定斩波器乘积。处理器存储隐藏矩阵的元素。隐藏矩阵的元素可包括斩波器乘积的连续迭代的总和。处理器基于隐藏矩阵的元素达到阈值状态来更新权重矩阵的对应的元素。
本发明授权深度神经网络训练在权利要求书中公布了：1.一种训练深度神经网络DNN的计算机实现的方法，所述方法包括： 通过用来自权重矩阵的激活值和误差值乘以斩波器值来更新A矩阵的元素来确定增量权重更新，所述斩波器值包括来自由正一和负一组成的组的随机选择，其中所述元素包括模拟电阻处理单元RPU； 从所述元素读取更新电压； 通过将所述更新电压乘以所述斩波器值确定斩波器乘积； 存储隐藏矩阵的元素，其中所述隐藏矩阵的所述元素包括所述斩波器乘积的连续迭代的总和；以及 基于所述隐藏矩阵的所述元素达到阈值状态来更新所述权重矩阵的对应的元素，其中所述隐藏矩阵产生低通滤波器以减轻所述模拟电阻处理单元RPU的噪声，并且所述斩波器值减轻偏置。
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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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