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龙图腾网获悉三星电子株式会社申请的专利用于训练神经网络的方法及神经网络训练系统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：CN110414664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：201910223103.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权用于训练神经网络的方法及神经网络训练系统是由玻那·乔斯·哦拉都比;提塔许·瑞许特;乔治·亚德里安·凯特尔;莱恩·麦可·海雀设计研发完成，并于2019-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练神经网络的方法及神经网络训练系统在说明书摘要公布了：本发明阐述一种用于训练神经网络的方法及神经网络训练系统。所述方法包括提供神经网络的至少一个可连续微分的模型。所述至少一个可连续微分的模型专用于所述神经网络的硬件。所述方法还包括使用所述至少一个可连续微分的模型以迭代方式训练所述神经网络，以为所述神经网络提供至少一个输出。每一次迭代均使用前一次迭代的至少一个输出以及所述至少一个可连续微分的模型中的当前可连续微分的模型。

本发明授权用于训练神经网络的方法及神经网络训练系统在权利要求书中公布了：1.一种用于训练使用低精度权重的神经网络的方法，其中所述神经网络通过包括处理器和存储器的训练系统来进行芯片外训练，所述方法包括： 提供所述神经网络的至少一个可连续微分的模型，所述至少一个可连续微分的模型专用于所述神经网络的硬件，其中所述神经网络执行图像识别、自然语言处理、图案匹配任务或图案分类任务； 通过使用所述至少一个可连续微分的模型感知到用于所述神经网络的所述硬件，以迭代方式训练所述神经网络，以为所述神经网络提供至少一个输出，使用所述至少一个输出来执行反向传播，以获得至少一个权重，所述至少一个权重用于下一次迭代，每一次迭代均使用前一次迭代的至少一个输出以及所述至少一个可连续微分的模型中的当前可连续微分的模型，使得所述至少一个可连续微分的模型中的所述当前可连续微分的模型比所述至少一个可连续微分的模型中的前一个可连续微分的模型更接近所述神经网络的所述硬件； 其中所述以迭代方式训练的步骤的激活函数是所述当前可连续微分的模型及偏项的函数，其中每一次迭代确定所述偏项，且所述激活函数中使用的所述当前可连续微分的模型对于每一次迭代都是不同的； 其中所述至少一个可连续微分的模型被表示为： 其中是权重，-Δ,Δ定义零窗口，是步阶之间的过渡尺度，且是经拉伸的S型函数； 其中所述以迭代方式训练的步骤对于所述神经网络而言是在芯片外进行的，所述方法还包括： 将至少一个最终输出提供到所述神经网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人三星电子株式会社，其通讯地址为：韩国京畿道水原市灵通区三星路129号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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