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龙图腾网获悉清华大学申请的专利权重写入方法及装置、电子设备和存储介质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：CN115796252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211496175.7，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权权重写入方法及装置、电子设备和存储介质是由吴华强;林钰登;张清天;唐建石;高滨;钱鹤设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本权重写入方法及装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：一种应用于忆阻器阵列的神经网络的权重写入方法及装置、电子设备和存储介质。该权重写入方法包括：获取写入到忆阻器阵列中目标忆阻器单元的目标权重值和用于写入目标权重值的误差幅度，误差幅度基于目标权重值对应的概率分布确定；获取目标忆阻器单元的当前权重值；判断当前权重值与目标权重值之差的绝对值是否在误差幅度内；响应于当前权重值与目标权重值之差的绝对值在误差幅度内，确定目标权重值已经写入目标忆阻器单元。该权重写入方法能够提高神经网络的权重写入于忆阻器阵列的效率。

本发明授权权重写入方法及装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种应用于忆阻器阵列的神经网络的权重写入方法，包括： 获取待写入到所述忆阻器阵列中目标忆阻器单元的目标权重值和用于写入所述目标权重值的误差幅度，其中，所述误差幅度基于所述目标权重值对应的概率分布确定； 获取所述目标忆阻器单元的当前权重值； 判断所述当前权重值与所述目标权重值之差的绝对值是否在所述误差幅度内； 响应于所述当前权重值与所述目标权重值之差的绝对值在所述误差幅度内，确定所述目标权重值已经写入所述目标忆阻器单元； 其中，所述目标忆阻器单元包括第一忆阻器和第二忆阻器， 其中，获取所述目标忆阻器单元的所述当前权重值，包括： 获取所述第一忆阻器的电导值和所述第二忆阻器的电导值； 计算所述第一忆阻器的电导值和所述第二忆阻器的电导值之间的差值，将所述差值作为所述当前权重值； 其中，所述神经网络为贝叶斯神经网络， 其中，所述权重写入方法还包括： 对所述贝叶斯神经网络进行训练得到训练结果，其中，所述训练结果包括所述贝叶斯神经网络中的多个权重， 其中，所述多个权重映射为所述忆阻器阵列包括的多个忆阻器单元的电导值，所述多个忆阻器单元包括所述目标忆阻器单元， 其中，获取写入到所述忆阻器阵列中所述目标忆阻器单元的所述目标权重值，包括： 从所述多个权重中确定写入到所述目标忆阻器单元的目标权重值。

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