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龙图腾网获悉贝格迈思(深圳)技术有限公司申请的专利深度学习模型的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：CN120409595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510905850.4，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权深度学习模型的训练方法是由杜剑峰;张世明设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型的训练方法在说明书摘要公布了：一种深度学习模型的训练方法，涉及数据处理领域。该训练方法包括：准备阶段和训练阶段；准备阶段针对深度学习模型不同基础组件计算公式中无法被标准SQL自带函数实现的向量和或矩阵运算，引入对应的用户自定义函数，封装成数据库插件集成到数据库管理系统中，同时构建深度学习模型表；训练阶段根据用户输入的训练请求，获取训练请求中深度学习模型的基础组件的有向无环图，产生用于模型训练的SQL语句，并在数据库管理系统中执行该SQL语句获取深度学习模型的最终参数赋值，保存到准备阶段构建的深度学习模型表中。该方法利用数据库临时表实现超内存训练，引入向量字段存储参数组，支持大规模深度学习模型高效训练并自动清理临时数据。

本发明授权深度学习模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的训练方法，其特征在于，包括： 准备阶段和训练阶段； 所述准备阶段针对深度学习模型不同基础组件计算公式中无法被标准SQL自带函数实现的向量和或矩阵运算，引入所述向量和或矩阵运算的对应用户自定义函数，封装成数据库插件集成到数据库管理系统中；此外，所述准备阶段构建深度学习模型表，用于存储用户输入的训练请求ID和训练阶段获得的对应深度学习模型参数； 所述训练阶段根据用户输入的训练请求，产生并保存对应深度学习模型的参数，所述训练请求包括训练请求ID、深度学习模型的网络结构、训练超参数赋值和训练集； 所述训练阶段由转换环节和执行环节构成； 所述转换环节确定所述用户输入的深度学习模型的基础组件，获取所述基础组件的有向无环图，并输出一条SQL语句；每个所述用户输入的深度学习模型的基础组件具有预先约定好的运算过程并对应所述用户输入的深度学习模型的一个参数子集，所述基础组件的运算过程是一个计算公式，所述计算公式是根据标准SQL自带函数和所述准备阶段引入的用户自定义函数来构造的；所述用户输入的训练超参数包括迭代轮数和学习率； 所述转换环节输出的SQL语句分步定义如下： 首先，定义训练集临时表的构造过程； 第二，定义训练超参数赋值表的构造过程； 第三，定义每轮迭代涉及的临时表的构造过程，所述每轮迭代涉及的临时表包括：由每轮迭代得到的深度学习模型参数赋值记录构成的临时表、根据所述基础组件的有向无环图的前向遍历次序依次得到的基础组件输出临时表、根据所述基础组件的有向无环图的后向遍历次序依次得到的基础组件梯度临时表，以及根据训练集全部记录汇总得到的基础组件累积梯度临时表； 第四，定义所述用户输入的深度学习模型的最终参数赋值表的构造过程； 最后，定义所述用户输入的深度学习模型的最终参数赋值表的入库过程； 所述执行环节在数据库管理系统中执行所述转换环节输出的SQL语句，得到所述用户输入的深度学习模型的最终参数赋值表，并将所述最终参数赋值表保存到准备阶段构建的深度学习模型表中。

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