英特尔公司D·斯里瓦斯塔瓦获国家专利权
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龙图腾网获悉英特尔公司申请的专利机器学习环境中的有效卷积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：CN109993278B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：201811568996.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权机器学习环境中的有效卷积是由D·斯里瓦斯塔瓦设计研发完成，并于2018-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本机器学习环境中的有效卷积在说明书摘要公布了：描述了一种用于促进机器学习环境中的智能卷积的机制。如本文所述的实施例的设备包括：一个或多个处理器，包括一个或多个图形处理器；以及检测和选择逻辑，用于检测和选择具有与神经网络将被训练的对象相关联的多个几何形状的输入图像。该设备进一步包括滤波器生成和存储逻辑“滤波器逻辑”，用于基于多个几何形状生成提供权重的滤波器，其中滤波器逻辑进一步用于基于多个几何形状中的共同几何形状对滤波器组中的滤波器进行分类，并且其中滤波器逻辑进一步基于共同几何形状将滤波器组存储在箱中，其中每个箱对应于几何形状。
本发明授权机器学习环境中的有效卷积在权利要求书中公布了：1.一种用于促进机器学习环境中的智能卷积的设备，所述设备包括： 一个或多个处理器，耦合至存储器，所述一个或多个处理器用于： 检测和选择具有与对象相关联的多个几何形状的输入图像，神经网络用于针对所述对象被训练； 基于所述多个几何形状生成提供权重的滤波器； 基于所述多个几何形状中的共同几何形状将所述滤波器分类到滤波器组中，其中所述共同几何形状是基于使用一个或多个视觉检查工具对所述滤波器中的下层滤波器的分析来标识的，其中所述滤波器中由所述共同几何形状中的共同几何形状共享的两个或更多个滤波器被分组到所述滤波器组中的单个滤波器组；以及 基于所述共同几何形状将所述滤波器组存储在箱中，使得箱基于所述对象的对应几何形状被选择，所述箱具有与所述几何形状相关联的滤波器组。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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