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龍圖騰網獲悉華為技術有限公司申請的專利訓練人工神經網絡的方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112740237B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201880097943.7，技術領域涉及：G06N3/08；該發明授權訓練人工神經網絡的方法和裝置是由馬濤;范禮;蘇箐設計研發完成，并于2018-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本訓練人工神經網絡的方法和裝置在說明書摘要公布了：一種訓練人工神經網絡的方法，包括：獲取M個訓練樣本，M個訓練樣本中每個訓練樣本包含至少一個目標，M為大于或等于2的整數S510；根據M個訓練樣本所包含的目標將M個訓練樣本分為K組訓練樣本，K組訓練樣本與K個計算單元一一對應，K個計算單元用于處理K組訓練樣本中的目標，且，K個計算單元用于基于K組訓練樣本中的目標的處理結果訓練人工神經網絡，K為大于或等于2的整數S520。該方法使得每組訓練樣本所包含的訓練樣本的數量相等或者近似相等，這樣，可以減小不同計算單元處理目標所需時間的差異，需要基于全部目標的處理結果才能夠進行下一個步驟得以提前進行，從而提高了人工神經網絡的訓練效率。

本發明授權訓練人工神經網絡的方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種訓練人工神經網絡的方法，其特征在于，包括： 處理器獲取M個訓練樣本，所述M個訓練樣本中每個訓練樣本包含至少一個目標，所述M為大于或等于2的整數； 所述處理器根據所述M個訓練樣本所包含的目標的數量以及K個計算單元的計算能力將所述M個訓練樣本分為K組訓練樣本，所述K組訓練樣本與所述K個計算單元一一對應，所述K個計算單元用于處理所述K組訓練樣本中的目標，且，所述K個計算單元用于基于所述K組訓練樣本中的目標的處理結果訓練人工神經網絡，所述K為大于或等于2的整數， 所述將所述M個訓練樣本分為K組訓練樣本為第一分組模式，所述第一分組模式為預設的至少兩種分組模式中的一種，所述至少兩種分組模式中的第二分組模式為：將所述M個訓練樣本分為K個訓練樣本數量相同的訓練樣本組， 所述處理器根據所述M個訓練樣本所包含的目標的數量以及K個計算單元的計算能力將所述M個訓練樣本分為K組訓練樣本，包括： 所述處理器獲取指示信息，所述指示信息用于指示從所述兩種至少兩種分組模式中選擇所述第一分組模式； 所述處理器根據所述指示信息和所述M個訓練樣本所包含的目標的數量以及K個計算單元的計算能力將所述M個訓練樣本分為K組訓練樣本，第一組訓練樣本所包含的目標的數量與第一計算單元的計算能力匹配，所述第一組訓練樣本為所述K組訓練樣本中的任意一個，所述第一計算單元為所述K個計算單元中與所述第一組訓練樣本對應的計算單元。

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