英特尔公司郭怡文获国家专利权
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龙图腾网获悉英特尔公司申请的专利用于深度神经网络的经预算和经简化的训练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：CN110383292B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：201780088119.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权用于深度神经网络的经预算和经简化的训练的方法和系统是由郭怡文;侯宇清;姚安邦;蔡东琪;王立彬;徐琳;胡平;王山东;程文华;陈玉荣设计研发完成，并于2017-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于深度神经网络的经预算和经简化的训练的方法和系统在说明书摘要公布了：公开了一种用于深度神经网络（DNN）的经预算和经简化的训练的方法和系统。在一个示例中，训练器用于使用从经向下采样的训练图像导出的多个训练子图像来训练DNN。测试器用于使用从经向下采样的测试图像导出的多个测试子图像来测试经训练的DNN。在另一示例中，在具有位于卷积神经网络（CNN）与长‑短时间存储器（LSTM）之间的局部注意力机制的递归深度Q网络（RDQN）中，由CNN从输入图像生成多个特征映射。由局部注意力机制通过选择所生成的特征映射的子集来将硬注意力应用到所生成的多个特征映射。由局部注意力机制通过向所生成的特征映射的所选子集提供权重以获得加权的特征映射，来将软注意力应用到所生成的特征映射的所选子集。将加权的特征映射存储在LSTM中。基于存储在LSTM中的加权的特征映射来针对不同动作计算Q值。
本发明授权用于深度神经网络的经预算和经简化的训练的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于深度神经网络DNN的方法，包括： 将训练图像亚采样成多个训练子图像； 将所述多个训练子图像划分为训练子图像的批次，每个批次包括所述多个训练子图像中的一个或多个；以及 利用随机选择的训练子图像的批次训练所述DNN，包括： 随机选择训练子图像的第一批次； 利用所述DNN处理随机选择的训练子图像的第一批次； 基于分类结果调整所述DNN的权重，所述分类结果是由处理所述随机选择的训练子图像的第一批次而确定的； 随机选择训练子图像的第二批次； 利用所述DNN处理随机选择的训练子图像的第二批次；以及 基于第二分类结果调整所述DNN的权重，所述第二分类结果是由处理所述随机选择的训练子图像的第二批次而确定的。
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