华为技术有限公司李文硕获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利神经网络模型的运算方法、训练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：CN116888605B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202180094093.7，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权神经网络模型的运算方法、训练方法及装置是由李文硕;王云鹤;伍玮翔;辛晨;王璇设计研发完成，并于2021-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络模型的运算方法、训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了人工智能领域中的一种神经网络模型的运算方法、训练方法及装置，在该运算方法中，利用winograd变换后的权重矩阵对winograd变换后的输入数据矩阵进行特征提取，得到中间矩阵，中间矩阵中的每个元素是根据变换后的输入数据矩阵与变换后的权重矩阵中对应位置的元素之间的L1距离确定的，通过winograd算法对中间矩阵进行输出数据变换，得到输出数据矩阵。本申请的方案将winograd中的点乘操作替换为计算L1距离的操作等加法操作，减少了特征提取过程的计算量，提高了模型的运行速度，减少了运算开销。
本发明授权神经网络模型的运算方法、训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的运算方法，其特征在于，在神经网络模型的至少一个特征提取层中执行以下操作： 通过winograd算法的输入变换矩阵对待处理数据的输入数据矩阵进行输入数据变换以得到变换后的输入数据矩阵，所述待处理数据包括图像数据、语音数据或者文本数据； 利用变换后的权重矩阵对所述变换后的输入数据矩阵进行特征提取以得到中间矩阵，其中，所述变换后的权重矩阵是通过所述winograd算法的权重变换矩阵对所述至少一个特征提取层的权重矩阵进行权重变换得到的，所述中间矩阵中的每个元素是根据所述变换后的输入数据矩阵与所述变换后的权重矩阵中对应位置的元素之间的L1距离确定的； 通过所述winograd算法的输出变换矩阵对所述中间矩阵进行输出数据变换以得到输出数据矩阵。
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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。
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