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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利免受存储器错误的神经网络的推理计算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：CN115136151B 。

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：202180017498.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权免受存储器错误的神经网络的推理计算是由C·肖恩;L·L·艾克;A·贡托罗;J·普莱汀科斯;S·沃格尔设计研发完成，并于2021-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本免受存储器错误的神经网络的推理计算在说明书摘要公布了：用于运行硬件平台（1）的方法（100），所述硬件平台用于分层构建的神经网络的推理计算，具有步骤：•将所述神经网络的第一层的推理计算所需的输入数据（11）的第一部分以及与所述输入数据（11）有关的冗余信息（11a）从外部工作存储器（3）读入（110）到所述计算单元（2）的内部工作存储器（2a）中；•基于所述冗余信息（11a）检查（120）所述输入数据（11）的完整性；•响应于所述输入数据（11）在此过程中被识别为无错误，利用所述计算单元（2）对所述输入数据（11）执行第一层的推理计算（130）的至少一部分，以获得工作结果（12）；•对于所述工作结果（12）确定（140）冗余信息（12a），基于所述冗余信息能够检查所述工作结果（12）的完整性；•将所述工作结果（12）和所述冗余信息（12a）写入（150）所述外部工作存储器（3）中。

本发明授权免受存储器错误的神经网络的推理计算在权利要求书中公布了：1.一种用于运行硬件平台（1）的方法（100），所述硬件平台用于分层构建的神经网络的推理计算，其中所述硬件平台（1）具有带有内部工作存储器（2a）的计算单元（2）以及布置在所述计算单元（2）外部并与所述计算单元（2）连接的外部工作存储器（3），所述方法具有步骤： ·将所述神经网络的第一层的推理计算所需的输入数据（11）的第一部分以及与所述输入数据（11）有关的冗余信息（11a）从所述外部工作存储器（3）读入（110）到所述计算单元（2）的内部工作存储器（2a）中； ·基于所述冗余信息（11a）检查（120）所述输入数据（11）的完整性； ·响应于所述输入数据（11）在此过程中被识别为无错误，利用所述计算单元（2）对所述输入数据（11）执行第一层的推理计算（130）的至少一部分，以获得工作结果（12）； ·对于所述工作结果（12）确定（140）冗余信息（12a），基于所述冗余信息能够检查所述工作结果（12）的完整性； ·将所述工作结果（12）和所述冗余信息（12a）写入（150）所述外部工作存储器（3）中， 其中所述工作结果（12）包括来自第一层的神经元的输出，每个输出包含来自所述神经元的输入的加权和， 其中所述推理计算（130）包括（131）数据（13）与多个卷积核的卷积，以及 其中通过将所述数据（13）与作为所述卷积核的总和的控制核卷积来确定（141）所述冗余信息（12a）。

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