北京大学余肇飞获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于神经网络转换的任务推理方法、装置、设备及介质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：CN121052302B 。
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：202511561492.6，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权基于神经网络转换的任务推理方法、装置、设备及介质是由余肇飞;黄梓涵;黄铁军设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络转换的任务推理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于神经网络转换的任务推理方法、装置、设备及介质。包括：获取预训练的人工神经网络，所述人工神经网络中包含多个使用ReLU激活函数的神经元层；选取目标数据集输入所述人工神经网络，分别统计每个神经元在所述目标数据集上的均值和方差；基于所述均值和方差，计算每个神经元的最优脉冲发放阈值；基于所有神经元的最优脉冲发放阈值，将所述人工神经网络转换为脉冲神经网络；基于所述转换后的脉冲神经网络执行任务推理。本申请可以确定神经元的最优脉冲发放阈值，基于确定的最优阈值将人工神经网络转换为脉冲神经网络，显著提升转换后脉冲神经网络的任务推理速度与性能。
本发明授权基于神经网络转换的任务推理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络转换的任务推理方法，其特征在于，包括： 获取预训练的人工神经网络，所述人工神经网络中包含多个使用ReLU激活函数的神经元层； 选取目标数据集输入所述人工神经网络，分别统计每个神经元在所述目标数据集上的均值和方差； 基于所述均值和方差，计算每个神经元的最优脉冲发放阈值；包括：设置每个神经元的初始阈值；基于每个神经元的均值、方差以及所述初始阈值，计算比例系数；基于所述比例系数更新每个神经元的阈值；基于更新的阈值更新所述比例系数，基于更新的比例系数更新阈值；重复该步骤，直至所述比例系数收敛；基于最终的比例系数，计算得到所述神经元的最优脉冲发放阈值；其中，基于每个神经元的均值、方差以及所述初始阈值，计算比例系数，包括： 其中，表示比例系数，表示阈值，表示均值，表示方差，N表示量化程度； 基于所有神经元的最优脉冲发放阈值，将所述人工神经网络转换为脉冲神经网络； 基于转换后的脉冲神经网络执行任务推理。
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