恭喜浙江大学马涵之获国家专利权
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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种适用于忆阻型类脑芯片硬件部署的神经网络训练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：CN119476396B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411528081.2，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种适用于忆阻型类脑芯片硬件部署的神经网络训练方法是由马涵之;仇佳瑞;石烨;陈文超;李尔平设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种适用于忆阻型类脑芯片硬件部署的神经网络训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于忆阻型类脑芯片硬件部署的神经网络训练方法。本发明在训练阶段通过部分元等效电路方法提取交叉阵列等效电路，并集成交叉阵列的等效电路时域瞬态仿真求解过程到梯度传播中，使网络能够在训练过程中学习并适应交叉阵列的输出特性；进一步地，引入基于权重阈值的非结构动态剪枝方法，有效减少了低阻态状态下的忆阻器比例，抑制交叉阵列中潜行路径的同时降低了交叉阵列运行成本。相较于传统的训练方法，本发明提供的方法能够显著增强神经网络在硬件部署时的稳定性和精度，并具备广泛的适用性，可用于多种高级记忆器件的神经网络训练及部署优化。
本发明授权一种适用于忆阻型类脑芯片硬件部署的神经网络训练方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于忆阻型类脑芯片硬件部署的神经网络训练方法，其特征在于，包括：步骤一：构建神经形态忆阻器交叉阵列的等效电路；步骤二：将训练集中的每个样本编码成电压向量并送入神经形态忆阻器交叉阵列的等效电路中，再通过电路仿真的方式获得神经形态忆阻器交叉阵列输出的电压和电流信号；基于神经形态忆阻器交叉阵列输出的电压和电流信号进行损失函数的计算并完成梯度的反向传播；步骤三：梯度的反向传播完成后，利用动态剪枝方法增加神经形态忆阻器交叉阵列中网络权重稀疏性，进而更新网络权值；步骤四：基于更新的网络权值，重复步骤二和步骤三，利用训练集中的剩余样本对神经形态忆阻器交叉阵列不断训练，直至损失函数收敛，完成神经网络的训练。
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