国际商业机器公司T·高克曼获国家专利权
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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利过滤隐藏矩阵训练DNN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：CN116615733B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202180083748.0，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权过滤隐藏矩阵训练DNN是由T·高克曼设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本过滤隐藏矩阵训练DNN在说明书摘要公布了：在一个方面，一种训练DNN的方法300包括：通过加权矩阵W传送输入向量x并读取结果输出向量y304，传送误差信号δ，通过矩阵A504的传导行配线传送具有误差信号δ的输入向量x，以及传送输入向量ei并读取结果输出向量y′作为电流输出310。训练还包括通过将乘以输入向量ei的转置的输出向量y′迭代地添加到每个H值来更新包括用于RPU装置908的H值906的隐藏矩阵H902。训练还包括：当H值达到阈值时，将输入向量ei作为电压脉冲通过矩阵W512的导电列配线传送，同时将达到阈值的H值906的符号信息作为电压脉冲通过导电行配线矩阵W510传送。
本发明授权过滤隐藏矩阵训练DNN在权利要求书中公布了：1.一种训练深度神经网络DNN的方法，所述方法包括： 初始化A矩阵的每个元素的状态； 更新所述A矩阵的每个元素以确定增量权重更新； 存储隐藏矩阵的元素，其中所述隐藏矩阵的每个元素对应于所述A矩阵的所述元素之一的所述增量权重更新的总和； 基于所述隐藏矩阵的对应元素达到阈值状态来更新权重矩阵W的对应元素， 其中更新所述A矩阵的每个元素包括通过导电行配线传送误差信号δ并且读取结果输出向量z作为来自导电列配线的电流输出。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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