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龙图腾网获悉第四范式(北京)技术有限公司申请的专利执行多个神经网络的计算的方法和计算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：CN110956252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：201811131524.9，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权执行多个神经网络的计算的方法和计算装置是由孙承根;罗远飞;焦英翔设计研发完成，并于2018-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本执行多个神经网络的计算的方法和计算装置在说明书摘要公布了：一种执行多个神经网络的计算的方法和计算装置。所述方法包括由计算机执行的如下步骤：当多个神经网络的一个相应层的结构相同时，将所述多个神经网络的该相应层拼接成一个拼接层，将该相应层的原输入张量拼成一个比原输入张量高一维的张量；通过将高一维的张量输入到拼接层，以得到拼接层的输出张量的方式完成关于该相应层的计算；当多个神经网络的顺序连接的多个相应层的结构分别对应相同时，将所述多个神经网络的多个相应层中的第一个相应层拼接成第一拼接层；将所第一个相应层的原输入张量拼成一个比原输入张量高一维的张量；通过将所述高一维的张量输入到第一拼接层，以得到所述第一拼接层的输出张量的方式完成关于所述第一个相应层的计算。

本发明授权执行多个神经网络的计算的方法和计算装置在权利要求书中公布了：1.一种由至少一个计算机执行多个神经网络的计算的方法，其中，该方法包括由所述至少一个计算机执行的如下步骤： 接收一组输入，其中，所述一组输入包括图像输入、文本输入和语音输入中的一种； 基于接收的所述一组输入，通过所述多个神经网络计算所述多个神经网络的层的输入张量； 当所述多个神经网络的一个相应层的结构相同时，将所述多个神经网络的该相应层拼接成一个拼接层，将所述多个神经网络的该相应层的原输入张量拼成一个比原输入张量高一维的张量；通过将所述高一维的张量输入到所述拼接层，以得到所述拼接层的输出张量的方式完成所述多个神经网络中的关于该相应层的计算，其中，该相应层的原输入张量指示在拼接之前的相应层的输入张量； 当所述多个神经网络的顺序连接的多个相应层的结构分别对应相同时，将所述多个神经网络的所述顺序连接的多个相应层中的第一个相应层拼接成第一拼接层；将所述多个神经网络的所述第一个相应层的原输入张量拼成一个比原输入张量高一维的张量；通过将所述高一维的张量输入到所述第一拼接层，以得到所述第一拼接层的输出张量的方式完成所述多个神经网络中的关于所述第一个相应层的计算，所述第一个相应层的原输入张量指示在拼接之前的所述第一个相应层的输入张量； 基于所述多个神经网络的计算结果执行图像处理、文本识别和语音识别中的与所述一组输入对应的一个， 其中，当比原输入张量高一维的张量被输入到由所述多个神经网络的相应层拼接成的拼接层时，所述多个神经网络的拼接前的各自相应层的矩阵运算被转换成批量矩阵运算， 其中，通过调用所述至少一个计算机的底层的并行矩阵运算库来完成所述多个神经网络中的关于结构相同的相应层的批量矩阵计算。

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