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龙图腾网获悉北京清醒异构科技有限公司申请的专利一种基于多面体变换表示的神经网络架构搜索方法及系统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：CN116796815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310971483.9，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于多面体变换表示的神经网络架构搜索方法及系统是由余腾;王子伯炎;马一鸣设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多面体变换表示的神经网络架构搜索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多面体变换表示的神经网络架构搜索方法及系统，方法包含：获得神经网络架构中任意两个神经网络架构之间的编辑距离，将编辑距离的度量空间转换为一个多面体结构；将多个核函数级联进行级联，将多个核函数计算的结果组合在一起；选择一个或多个块作为基础，通过对不同的块结构进行搜索和评估，找到最优的神经网络架构；将多个神经网络架构搜索任务分解成多个子任务，利用计算节点间的通信实现并行计算；系统包含：编辑距离计算模块、计算结果组合模块、最优架构输出模块及任务分解模块。本发明多面体表示实现并行性和可扩展性，通过将核函数的计算操作分布在多个面上，可以同时进行多个核函数的计算，从而提高计算效率。

本发明授权一种基于多面体变换表示的神经网络架构搜索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多面体变换表示的神经网络架构搜索方法，其特征在于，包含以下步骤： 接收至少一个神经网络架构，并获取接收架构中任意两个神经网络架构之间的编辑距离，将编辑距离的度量空间转换为多面体结构，其中多面体的每个面表示一个核函数操作； 按复杂度递增的顺序级联多个内核函数，其中每个内核函数的输出作为下一个内核函数的输入，形成多层内核函数结构，组合多个内核函数计算的结果； 从当前神经网络架构的块结构中选择一个或多个区块作为基础，对选择的块进行增加块的层数或改变块的参数操作；搜索和评估不同的块结构，以找到最优的神经网络架构； 将多个神经网络架构搜索任务分解为多个子任务，不同的计算节点在最优神经网络架构上执行不同的子任务；利用计算节点之间的通信实现并行计算，平衡不同计算节点的工作量，保证计算任务的均匀分布和执行； 将多个核函数级联进行级联的过程，包含以下步骤： 将一个新的M层神经网络架构与两个历史神经网络架构连接，其中，两个历史神经网络架构分别包含N层和N’层；生成一个M*N矩阵的原始神经网络比较内核，矩阵中的每个元素表示新神经网络的第M层与历史神经网络的第N层之间的连接强度； 在当前神经网络的最后一层和附加网络的第一层之间添加零填充，生成一个M*N+N’的矩阵，用于并行执行计算； 在原始神经网络比较内核上逐层连接所有新生成的神经网络，生成一个二维内核，用于计算和分析； M*N+N’的矩阵的拆分过程，包含以下步骤： 将整个M*N+N’的矩阵拆分为多个大小相匹配的小矩阵，每个小矩阵的大小与对应的神经网络图的大小相同，确保每个小矩阵的计算任务被一个线程块处理； 在图像处理器并行计算平台上，将每个小矩阵分配给一个线程块进行计算，线程块是一组并行执行的线程，共享内存和协同计算； 在每个线程块中，使用并行计算对小矩阵进行计算；对于每个线程块，根据新神经网络的第M层和历史神经网络的第N层之间的连接强度，在相应的小矩阵中进行计算； 利用线程块的共享内存存储中间计算结果，将每个线程块的计算结果合并，得到整个M*N+N’矩阵的计算结果； 逐层连接所有新生成的神经网络，生成一个二维内核，用于后续的计算和分析。

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