广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司方建生获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利自注意力机制的处理方法、装置、卷积神经网络模型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：CN116150561B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202111348204.0，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权自注意力机制的处理方法、装置、卷积神经网络模型是由方建生设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本自注意力机制的处理方法、装置、卷积神经网络模型在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，提供了一种自注意力机制的处理方法、装置、卷积神经网络模型，获取输入特征矩阵；将所述输入特征矩阵经过处理得到对应的查询矩阵、键矩阵和值矩阵；将所述查询矩阵、所述键矩阵相乘得到第一矩阵；对所述第一矩阵通过谱卷积进行卷积操作得到第二矩阵；将所述第二矩阵与所述值矩阵进行相乘得到第三矩阵；根据所述第三矩阵确定所述自注意力机制的目标输出。通过本申请提供的自注意力机制的处理方法、装置、卷积神经网络模型，能够提高次概率得分的贡献，避免最大概率得到的区域计算有偏差时带来的错误的预测结果。
本发明授权自注意力机制的处理方法、装置、卷积神经网络模型在权利要求书中公布了：1.一种自注意力机制的处理方法，其特征在于，运用于预设的自注意力单元中，且该方法应用于UNet模型，UNet模型的输出为图像，包括以下步骤： 获取输入特征矩阵； 将所述输入特征矩阵经过处理得到对应的查询矩阵、键矩阵和值矩阵； 将所述查询矩阵、所述键矩阵相乘得到第一矩阵； 对所述第一矩阵通过谱卷积进行卷积操作得到第二矩阵； 将所述第二矩阵与所述值矩阵进行相乘得到第三矩阵； 根据所述第三矩阵确定所述自注意力单元的目标输出； 所述对所述第一矩阵通过谱卷积进行卷积操作得到第二矩阵的步骤，包括： 获取谱卷积的参数矩阵； 将所述第一矩阵和所述参数矩阵进行卷积运算得到所述第二矩阵； 所述获取谱卷积的参数矩阵的步骤，包括： 获取卷积参数矩阵； 通过谱范数对卷积参数矩阵进行谱归一化得到所述谱卷积的参数矩阵。
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广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司，其通讯地址为：510530 广东省广州市黄埔区云埔四路6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”。
免责声明
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。
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。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号