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龙图腾网获悉北京灵汐科技有限公司申请的专利神经网络量化方法及装置、电子设备、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：CN114912584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210589141.6，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络量化方法及装置、电子设备、介质是由曲环宇;张伟豪设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络量化方法及装置、电子设备、介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种神经网络量化方法及装置、电子设备、介质，该方法包括：分别对神经网络中待量化的神经网络单元进行量化，得到目标神经网络单元；针对待量化的任一神经网络单元，将神经网络单元在时间维度上展开，确定神经网络单元的多个时间步的静态数据；对多个时间步的静态数据分别进行量化处理，获得对应的量化数据；对多个时间步的量化数据进行压缩处理，获得多个时间步的共享数据；其中，共享数据的数据量少于静态数据的数据量；将共享数据对应的神经网络单元作为目标神经网络单元。根据本公开的实施例能够降低量化的难度，提高神经网络的精度。

本发明授权神经网络量化方法及装置、电子设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络量化方法，其特征在于，应用于类脑众核架构上，所述神经网络包括至少一个神经网络单元，每个神经网络单元包括多个时间步，所述方法包括： 分别对所述神经网络中待量化的神经网络单元进行量化，得到目标神经网络单元； 根据所述目标神经网络单元，确定量化后的目标神经网络； 在所述神经网络执行任务过程中，通过量化后的目标神经网络单元获得任务执行结果，所述任务包括图像处理任务、语音处理任务、文本处理任务、视频处理任务中的任意一种； 其中，所述分别对所述神经网络中待量化的神经网络单元进行量化，得到目标神经网络单元的步骤，包括： 针对待量化的任一神经网络单元，将所述神经网络单元在时间维度上展开，确定所述神经网络单元的多个时间步的静态数据，其中，每个时间步的静态数据分别独立存储于一个存储单元中，每个时间步分别对应到一个计算核； 以流水线执行方式计算，对多个所述时间步的静态数据分别进行量化处理，获得对应的量化数据； 对多个所述时间步的量化数据进行压缩处理，获得多个所述时间步的共享数据；其中，所述共享数据的数据量少于所述静态数据的数据量； 将所述共享数据对应的神经网络单元作为目标神经网络单元。

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