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龙图腾网获悉南京风兴科技有限公司申请的专利神经网络激活函数的通用拟合方法及装置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：CN113780545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111335738.X，技术领域涉及：G06N3/048；该发明授权神经网络激活函数的通用拟合方法及装置是由王丹阳;杨东天;王中风;林军;刘阳设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络激活函数的通用拟合方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了神经网络激活函数的通用拟合方法及装置；所述方法包括加载一个神经网络中的激活层；根据所述激活层中的预设激活函数，生成四个分段参数；根据所述的四个分段参数得到五段分段拟合函数，生成目标拟合函数；根据所述目标拟合函数，重新设置所述激活层。上述方法可以将复杂的激活函数拟合成简单的分段的线性函数，能在较低的硬件复杂度下保证卷积神经网络算法的精度，解决了复杂激活函数的硬件实现问题，提高NPU的处理性能。

本发明授权神经网络激活函数的通用拟合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络激活函数的通用拟合方法，其特征在于，所述通用拟合方法应用于神经网络处理器中对神经网络激活层的硬件处理过程，包括： 加载一个神经网络中的激活层；所述激活层为预设激活函数； 根据所述预设激活函数，生成第一分段参数、第二分段参数、第三分段参数和第四分段参数； 当输入数据小于等于所述第一分段参数，输出第一段拟合函数； 当输入数据大于所述第一分段参数并且小于等于所述第二分段参数时，输出第二段拟合函数； 当输入数据大于所述第二分段参数并且小于等于所述第三分段参数时，输出第三段拟合函数； 当输入数据大于所述第三分段参数并且小于等于所述第四分段参数时，输出第四段拟合函数； 当输入数据大于所述第四分段参数时，输出第五段拟合函数； 根据所述第一段拟合函数、所述第二段拟合函数、所述第三段拟合函数、所述第四段拟合函数和所述第五段拟合函数生成目标拟合函数； 根据所述目标拟合函数，重新设置所述激活层； 其中，所述第一分段参数根据所述预设激活函数的逼近零点对应的输入值确定；其中，所述预设激活函数的逼近零点对应的输入值为所述预设激活函数的输出数据小于所述神经网络处理器对应的硬件数据分辨率时对应的输入值； 所述第二分段参数根据所述预设激活函数的输出值最小时对应的输入值确定； 所述第三分段参数为零； 所述第四分段参数根据所述预设激活函数的输出值最大时对应的输入值确定； 其中，所述目标拟合函数满足如下关系： 其中，x1为所述第一分段参数、x2为所述第二分段参数、x3为所述第四分段参数； 其中，n、K、b分别为第一拟合参数、第二拟合参数和第三拟合参数；其中，所述第一拟合参数、所述第二拟合参数和所述第三拟合参数根据所述目标拟合函数的函数表达式和所述预设激活函数的函数表达式之间的平方差最小时对应的所述目标拟合函数的函数表达式确定。

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