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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利人工神经网络的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：CN113826122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202080034604.1，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权人工神经网络的训练是由M.勒加洛-布尔多;R.卡达姆-贾梅;L.库尔;P.A.弗朗西斯;T.托伊夫尔;A.塞巴斯蒂安;E.S.埃莱夫特里乌设计研发完成，并于2020-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工神经网络的训练在说明书摘要公布了：提供了用于训练人工神经网络的方法和装置，该人工神经网络具有具备插入的突触层的一系列神经元层，每个突触层具有相应的N位定点权重集{w}，用于经由信号传播和权重更新计算操作的迭代循环来对在其相邻神经元层之间传播的信号进行加权。这样的方法包括，对于每个突触层，将每个N位权重w的多个p个最低有效位存储在数字存储器中，并将每个权重w的接下来n位部分存储在包括数字存储器元件阵列的模拟乘法‑累加单元中。每个数字存储器元件包括n个二进制存储单元，用于存储权重的n位部分的各个位，其中n≥1且p+n+m＝N，其中m≥0对应于突触层权重中的最高有效零位的限定数量。

本发明授权人工神经网络的训练在权利要求书中公布了：1.一种用于训练人工神经网络的方法，所述人工神经网络具有具备插入的突触层的一系列神经元层，每个突触层具有相应的N位定点权重集{w}，用于经由信号传播操作和权重更新计算操作的迭代循环来对在其相邻神经元层之间传播的信号进行加权，所述方法包括，对于每个突触层： 将每个N位权重w的多个p个最低有效位存储在数字存储器中； 将每个权重w的接下来n位部分存储在包括数字存储器元件阵列的模拟乘法-累加单元中，每个数字存储器元件包括n个二进制存储单元，用于存储权重的所述n位部分的各个位，其中n≥1且p+n+m＝N，其中m≥0对应于所述突触层权重中的最高有效零位的限定数量； 通过将所述突触层将要加权的信号提供给所述乘法-累加单元来执行所述信号传播操作，以获得仅取决于所存储的所述权重的n位部分的累加加权信号； 在可操作地耦合到所述数字存储器和所述乘法-累加单元的数字处理单元中执行所述权重更新计算操作，以根据由所述神经元层传播的信号来计算所述突触层的更新的N位权重；以及 周期性地对所述数字存储器和所述乘法-累加单元重新编程以存储所述更新的权重。

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