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龙图腾网获悉北京大觥科技有限公司申请的专利基于神经网络的特征数据处理方法及装置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：CN114169498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202111406741.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于神经网络的特征数据处理方法及装置是由李昊设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的特征数据处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于神经网络的特征数据处理方法及装置。该方法由神经网络芯片执行，该芯片包括比特卷积模块和激活模块。该方法包括：获取来自神经网络中的多比特特征数据；将多比特特征数据拆分到多个特征层中，得到多个特征层中的单位比特特征数据，每一特征层的特征数据量为单位比特，单位比特为1比特；根据每一特征层中的单位比特特征数据与每一特征层对应的权重参数，输出多个特征层的乘加运算结果。可以简化神经网络中的乘加运算，降低因神经网络中量化反量化过程带来的计算量，提升硬件运算速度，降低硬件计算功耗。由于无需经过量化反量化过程，能够避免上述过程中带来的计算精度损失，提高计算结果的准确性。

本发明授权基于神经网络的特征数据处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的特征数据处理方法，其特征在于，应用于实现神经网络中的乘加运算，所述方法由神经网络芯片执行，所述神经网络芯片包括比特卷积模块和激活模块，所述方法包括： 获取来自神经网络中的多比特特征数据； 将所述多比特特征数据拆分到多个特征层中，得到多个特征层中的单位比特特征数据，其中，所述多个特征层的特征层数量对应所述多比特特征数据的数据量，所述多个特征层对应多个权重参数，每一特征层的特征数据量为单位比特，所述单位比特为预设值，所述预设值为1比特； 获取所述每一特征层中的单位比特特征数据与所述每一特征层对应的权重参数的乘积； 将所述多个特征层各自对应的乘积相加，得到所述多个特征层的中间运算结果； 将所述中间运算结果与偏移量进行比较，得到乘加运算结果； 其中，所述将所述中间运算结果与偏移量进行比较，得到乘加运算结果包括：根据所述每一特征层对应的权重参数以及偏置参数，确定所述每一特征层对应的补偿系数；获取所述多个特征层的单位比特特征数据为预设数据值的个数；将所述补偿系数和所述偏移量的乘积，与所述中间运算结果相减，并将差值与所述个数与所述偏置参数的乘积相加，得到所述乘加运算结果的量化值。

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