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龙图腾网获悉中国电子科技南湖研究院申请的专利一种支持平衡传播和预测编码的统一学习方法与系统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：CN118690819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310317729.0，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种支持平衡传播和预测编码的统一学习方法与系统是由杨邦诚;蔡炎松;陈海波;谷轩;王杰冬;蔡汶兴设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支持平衡传播和预测编码的统一学习方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种支持平衡传播和预测编码的统一学习方法与系统，属于神经网络计算与优化技术领域。所述方法包括：基于平衡传播算法和预测编码算法的计算图，确定同时支持所述平衡传播算法和所述预测编码算法的统一学习模型的网络结构和连接类型；提取所述平衡传播算法和所述预测编码算法的能量函数，对所述能量函数的交互项进行配置，经配置的能量函数作为所述统一学习模型的能量函数，以支持多卷积网络计算；用户端提取所述统一学习模型的网络结构、连接类型和能量函数，以构建符合条件的多层神经网络结构，并利用优化器对所述多层神经网络结构进行优化。

本发明授权一种支持平衡传播和预测编码的统一学习方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种支持平衡传播和预测编码的统一学习方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、基于平衡传播算法和预测编码算法的计算图，确定同时支持所述平衡传播算法和所述预测编码算法的统一学习模型的网络结构和连接类型； 步骤S2、提取所述平衡传播算法和所述预测编码算法的能量函数，对所述能量函数的交互项进行配置，经配置的能量函数作为所述统一学习模型的能量函数，以支持多卷积网络计算； 步骤S3、用户端提取所述统一学习模型的网络结构、连接类型和能量函数，以构建符合条件的多层神经网络结构，并利用优化器对所述多层神经网络结构进行优化； 其中，所述步骤S1具体包括： 解析所述平衡传播算法的计算图，以提取出所述平衡传播算法的网络状态和权重，分别作为第一网络状态和第一权重；解析所述预测编码算法的计算图，以提取出所述预测编码算法的网络状态和权重，分别作为第二网络状态和第二权重； 将所述第一网络状态和所述第二网络状态的各个状态分别作为节点，将各个节点之间的关联关系作为边，构建所述统一学习模型的网络结构；根据所述第一权重和所述第二权重，确定所述各个节点之间的权重，作为各个边的值，以表征所述统一学习模型的连接类型； 创建第一接口，使得所述用户端经由所述第一接口获取所述统一学习模型的网络结构和连接类型。

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