中国科学院半导体研究所;中国科学技术大学徐新涛获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院半导体研究所;中国科学技术大学申请的专利神经网络训练方法和装置、文本翻译方法、电子设备及介质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：CN116822608B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210260924.X，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络训练方法和装置、文本翻译方法、电子设备及介质是由徐新涛;陈刚;叶俊彬;鲁华祥;边昳设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络训练方法和装置、文本翻译方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种神经网络训练方法，应用于人工智能技术领域，包括：获取初始训练样本数据集，初始训练样本数据集中的初始训练样本包括初始文本数据，对初始训练样本进行预处理，生成训练样本数据集，训练样本数据集中得训练样本包括文本数据以及与文本数据对应的标签信息，标签信息用于表征文本数据的翻译结果，构建待训练的神经网络，待训练的神经网络包括激活层、全连接前向传播层、卷积层，激活层设置于全连接前向传播层之间或者卷积层后，激活层的激活函数采用加法和移位操作实现，利用训练样本数据集训练待训练的神经网络，得到训练完成的神经网络。本申请还公开了一种神经网络训练装置、电子设备及存储介质。
本发明授权神经网络训练方法和装置、文本翻译方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络训练方法，其特征在于，包括： 获取初始训练样本数据集，所述初始训练样本数据集中的初始训练样本包括初始文本数据； 对所述初始训练样本进行预处理，生成训练样本数据集，所述训练样本数据集中的训练样本包括文本数据以及与所述文本数据对应的标签信息，所述标签信息用于表征所述文本数据的翻译结果； 构建待训练的神经网络，所述待训练的神经网络包括激活层、全连接前向传播层、卷积层，所述激活层设置于全连接前向传播层之间或者所述卷积层后，所述激活层的激活函数采用加法和移位操作实现； 利用所述训练样本数据集训练所述待训练的神经网络，得到训练完成的神经网络； 所述激活层的激活函数为max0,ax-c,bx-d，其中，x表示激活值，ab，a和b的范围均为0,1，且a和b均为0.125的倍数，cd，c和d均为函数零点。
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