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龙图腾网获悉北京灵汐科技有限公司申请的专利网络训练方法及装置、网络优化方法及数据处理方法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：CN115909432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202111155290.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权网络训练方法及装置、网络优化方法及数据处理方法是由戚海涛;李涵;冯开革;陈锐设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络训练方法及装置、网络优化方法及数据处理方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种网络训练方法及装置、网络优化方法及数据处理方法。该网络训练方法包括：对样本神经网络进行量化，得到第1状态的样本量化矩阵，该矩阵用于指示网络中算子的类型及算子之间的连接关系；通过第m状态的强化网络对第m状态的样本量化矩阵进行优化函数预测，确定第m状态的样本优化函数；通过第m状态的样本优化函数，对第m状态的样本神经网络优化，得到第m+1状态的样本神经网络；根据第m状态及第m+1状态的样本神经网络的收益值，对第m状态的强化网络进行训练，得到第m+1状态的强化网络；在满足训练条件的情况下，确定训练后的强化网络。本公开实施例能够提高强化网络的训练效果。

本发明授权网络训练方法及装置、网络优化方法及数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种网络训练方法，其特征在于，所述方法还包括： 对样本神经网络进行量化，得到第1状态的样本量化矩阵，所述样本量化矩阵用于指示所述样本神经网络中算子的类型及算子之间的连接关系； 通过第m状态的强化网络对第m状态的样本量化矩阵进行优化函数预测，确定第m状态的样本优化函数，m为大于或等于1的整数，所述优化函数用于对神经网络的算子进行融合，第1状态的强化网络为未训练的强化网络； 通过所述第m状态的样本优化函数，对与所述第m状态的样本量化矩阵对应的第m状态的样本神经网络进行优化，得到第m+1状态的样本神经网络； 根据所述第m状态的样本神经网络的收益值以及所述第m+1状态的样本神经网络的收益值，对所述第m状态的强化网络进行训练，得到第m+1状态的强化网络； 在所述第m+1状态的强化网络满足训练条件的情况下，将所述第m+1状态的强化网络确定为训练后的强化网络， 其中，所述强化网络用于预测与待优化的目标网络匹配的优化函数，所述目标网络用于执行数据处理任务；所述强化网络包括人工神经网络ANN、脉冲神经网络SNN、人工神经网络ANN与脉冲神经网络SNN融合的神经网络中的任意一种。

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