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龍圖騰網恭喜重慶大學申請的專利一種類腦二值神經網絡自動化結構學習方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114386576B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210021671.0，技術領域涉及：G06N3/045；該發明授權一種類腦二值神經網絡自動化結構學習方法是由周喜川;丁睿;劉海軍;鄒鏇設計研發完成，并于2022-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種類腦二值神經網絡自動化結構學習方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種類腦二值神經網絡自動化結構學習方法，屬于神經網絡領域，包括以下步驟：S1：將基準模型進行二值化，包括權重與激活的二值化；S2：基于二值化基準模型建立多個并行前饋子網，將不同子網通過通道級的加權橫向路徑連接，由此得到初始的CBiNet模型結構；S3：根據不同應用任務的損失函數，結合基于橫向路徑連接分組稀疏正則化項，建立總的損失函數；S4：設置學習率后在訓練集上訓練CBiNet，當損失函數表現收斂后結束訓練，得到具有稀疏橫向路徑連接的CBiNet；S5：在測試集上測試CBiNet。本發明構建的CBiNet可以提升二值化神經網絡的特征表達能力，可使圖像處理任務精度更高，準確率更強。

本發明授權一種類腦二值神經網絡自動化結構學習方法在權利要求書中公布了：1.一種類腦二值神經網絡自動化結構學習方法，其特征在于：應用于圖像處理任務，包括以下步驟：S1：將基準模型進行二值化，包括權重與激活的二值化；S2：基于二值化基準模型建立多個并行前饋子網，將不同子網通過通道級的加權橫向路徑連接，由此得到初始的蜂窩狀二值神經網絡CBiNet模型結構；所述CBiNet模型結構為：CBiNet由多個二值化子網絡組成，對于第i個子網絡，第k層的輸入和輸出分別表示為Xi,k和Yi,k；對于第k層，從子網絡i到子網絡j的側向連接的逐通道的權重表示為其中cout是輸出通道的數量；在第j個子網絡中，第k+1層的輸入的第t通道的特征圖依賴于其他不同子網絡中第k層輸出的第t通道的特征圖： 其中i和j分別是二值化子網絡的索引，k表示二值化卷積層的層數，t表示特征通道數，表示第j個子網絡，第k層的輸出的第t通道的特征圖；表示第k層中，從子網絡i到子網絡j的側向連接的第t通道的權重；表示第i個子網絡，第k層的輸出的第t通道的特征圖；針對所述CBiNet模型結構中的不同子網絡之間側向連接的密集性，以及不同卷積層對于特征表示作用不同的分組性，采用一種學習優化的方法來減少密集側向連接帶來的額外計算復雜度和存儲開銷： 其中Φ表示側向連接的權重集合，||Φ||2，1表示L21范數，起分組稀疏作用，N表示二值化卷積層的總個數，連接的重要性使用權重的絕對大小來表征；S3：根據不同應用任務的損失函數，結合基于橫向路徑連接分組稀疏正則化項，建立總的損失函數；S4：設置學習率后在訓練集上訓練CBiNet，當損失函數表現收斂后結束訓練，得到具有稀疏橫向路徑連接的CBiNet；S5：在測試集上測試CBiNet。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶大學，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區沙坪壩正街174號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。