恭喜蒂普爱可斯有限公司金錄元获国家专利权
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龙图腾网恭喜蒂普爱可斯有限公司申请的专利用于人工神经网络的比特量化的方法和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：CN113396427B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202080008330.9，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权用于人工神经网络的比特量化的方法和系统是由金錄元设计研发完成，并于2020-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于人工神经网络的比特量化的方法和系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种人工神经网络的比特量化方法。所述方法可以包括：a在人工神经网络中选择待量化的一个参数或一个参数组；b比特量化以将所选参数或参数组的数据表示的大小减小到比特单位；c确定所述人工神经网络的精度是否等于或大于预定目标值；d当所述人工神经网络的精度等于或大于所述目标值时，重复步骤a至c。
本发明授权用于人工神经网络的比特量化的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于量化人工神经网络中包括的多个层中的每个的输入数据的比特的方法，所述输入数据为图像数据或视频数据，所述方法包括：a通过参数选择模块选择所述人工神经网络的多个层中的至少一层；b通过比特量化模块比特量化以将所选层的参数的数据表示的大小减小到比特单位；c通过精度确定模块确定所述人工神经网络的精度是否大于或等于预定目标值；以及d如果所述人工神经网络的所述精度大于或等于所述目标值，为所述所选层重复执行步骤b至c；e如果所述人工神经网络的所述精度小于所述目标值，确定所述所选层的所述参数的数据表示的最终大小，其中所述数据表示的最终大小是先前执行步骤b所产生的使得所述人工神经网络的所述精度大于或等于所述目标值的最小比特数；以及f为所述多个层中未量化的层执行步骤a至e。
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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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