北京百度網訊科技有限公司郝宏翔獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利神經網絡模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN115688917B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211405578.6，技術領域涉及：G06N3/098；該發明授權神經網絡模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由郝宏翔;沈亮;吳志華;于佃海設計研發完成，并于2022-11-10向國家知識產權局提交的專利申請。
本神經網絡模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開提供了神經網絡模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及及機器學習領域，尤其涉及深度學習技術領域。具體實現方案為：基于行為一致的多個子張量，構建融合張量并將融合張量存儲至預設顯存中；構建融合張量與子張量間的映射關系；在需要使用目標子張量的情況下，基于映射關系從融合張量中提取目標子張量以訓練神經網絡模型；在需要使用融合張量的情況下，從預設顯存中提取融合張量以訓練神經網絡模型。本公開將具有同一行為的子張量進行融合，以融合張量為單位進行處理，可減少計算量，節約計算資源。而且相比通信融合方式，能夠減少占用的顯存。并且，在需要的情況下，也可以對子張量進行單獨處理，使得模型訓練比較靈活。
本發明授權神經網絡模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種神經網絡模型的訓練方法，包括： 基于行為一致的多個子張量，構建融合張量并將所述融合張量存儲至預設顯存中； 構建所述融合張量與所述子張量間的映射關系； 在需要使用目標子張量的情況下，基于所述映射關系，從所述融合張量中提取所述目標子張量，并基于所述目標子張量訓練神經網絡模型； 在需要使用所述融合張量的情況下，從所述預設顯存中提取所述融合張量，并基于所述融合張量訓練所述神經網絡模型，包括： 在所述融合張量中的各子張量執行同一行為的情況下，確定所述同一行為對應的內核； 調用所述內核執行所述同一行為，得到執行結果； 基于所述執行結果訓練神經網絡模型。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京百度網訊科技有限公司，其通訊地址為：100085 北京市海淀區上地十街10號百度大廈2層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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