微软技术许可有限责任公司A·费尼沙耶获国家专利权
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龙图腾网获悉微软技术许可有限责任公司申请的专利用于深度神经网络训练的有效数据编码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:CN112088384B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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:201980031112.4,技术领域涉及:G06N3/08;该发明授权用于深度神经网络训练的有效数据编码是由A·费尼沙耶;G·佩罕科欧;A·贾因设计研发完成,并于2019-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于深度神经网络训练的有效数据编码在说明书摘要公布了:函数被添加到深度神经网络“DNN”计算图以在DNN的正向训练传递期间对数据结构进行编码并且在DNN的反向训练传递期间对先前编码的数据结构进行解码。被添加到DNN计算图的函数可以基于在DNN计算图中指定的特定层对来选择。一旦生成经修改DNN计算图,就可以使用经修改DNN计算图来训练DNN。被添加到经修改DNN计算图的函数可以减少在DNN的训练期间存储器的利用。
本发明授权用于深度神经网络训练的有效数据编码在权利要求书中公布了:1.一种计算机实现的用于深度神经网络DNN训练的数据编码的方法,包括: 由调度构建器执行针对DNN的DNN计算图的分析,以标识在所述DNN的训练期间创建的一个或多个数据结构,所述DNN计算图指定所述DNN的多个层对; 由所述调度构建器基于所述分析从所述一个或多个数据结构中选择要在所述DNN的训练期间被编码的数据结构; 由所述调度构建器通过向所述DNN计算图添加至少一个节点来创建经修改DNN计算图,所述至少一个节点定义用于在训练所述DNN的同时在所述DNN的正向传递期间对所选择的数据结构编码的编码函数; 由所述调度构建器确定所述所选择的数据结构的生命期; 由静态存储器分配器基于所述生命期来生成要由DNN运行时使用的存储器分配策略,其中所述存储器分配策略在所述DNN的所述训练期间被利用以分配和解除分配用于存储所述所选择的数据结构的存储器;以及 由所述DNN运行时使用所述经修改DNN计算图和所述存储器分配策略来训练所述DNN,其中所述所选择的数据结构和所述编码函数是基于所述DNN的层对中的层来选择的。
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