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龙图腾网获悉安谋科技(中国)有限公司申请的专利神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备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：CN114491167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210100000.3，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备是由韩冥生;余宗桥;王晓雪;赵翼飞设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，公开了一种神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备。方法包括：在运行神经网络模型的过程中检测到第一运算，第一运算包括第一运算部分，第一运算部分包括至少一个非线性运算因子；从第一数据矩阵中，获取第一运算的第一输入数据；生成第一输入数据的第一查表参数；确定索引表中与第一查表参数对应的第一索引值，获取索引表中与第一索引值对应的第一查表结果，其中第一查表参数、第一索引值、第一查表结果为定点数；基于第一查表结果确定第一运算部分的运算结果。从而电子设备在运行第一运算时，通过线性运算和查表就可以得到第一运算的定点数运算结果，提高了电子设备运行神经网络模型的速度。

本发明授权神经网络模型的运行方法、可读介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的运行方法，应用于电子设备，其特征在于，用于图像分类，所述电子设备中存储索引表，所述索引表中包括索引值和查表结果的对应关系，所述方法包括： 在运行所述神经网络模型的过程中检测到第一运算，所述第一运算包括第一运算部分，其中，所述第一运算为利用LRN算子对待归一化数据集中的第一输入数据进行归一化的运算，所述待归一化数据集包括N个数据矩阵，N≥1，并且所述第一运算通过以下公式定义： 其中，为所述第一输入数据，表示所述待归一化数据集中第i个数据矩阵中的第x行第y列的数据，1≤i≤N；为所述第一运算的运算结果，表示所述第一输入数据的归一化结果；k、α、β、n为超参数；所述第一运算部分包括 从第一数据矩阵中，获取所述第一运算的所述第一输入数据； 生成所述第一输入数据的第一查表参数； 所述第一查表参数根据以下公式确定： 其中，表示所述待归一化数据集中第j个数据矩阵中的第x行第y列的数据对应的定点数，max0，i-n2≤j≤minN，i+n2； 确定所述索引表的所述索引值中与所述第一查表参数对应的第一索引值，所述第一索引值对应的浮点数与所述第一查表参数对应的浮点数数值相同； 获取所述索引表的所述查表结果中与所述第一索引值对应的第一查表结果，其中，所述第一查表参数与所述第一索引值为定点数，并且所述第一查表结果为预先将所述第一索引值作为所述第一运算部分的输入数据计算得到的定点数结果； 基于所述第一查表结果确定所述第一运算部分的运算结果。

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