谷歌有限责任公司雷吉纳尔德·克利福德·扬获国家专利权
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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利在硬件中执行核心跨越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：CN114897132B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210408223.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权在硬件中执行核心跨越是由雷吉纳尔德·克利福德·扬;威廉·约翰·格兰德设计研发完成，并于2017-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本在硬件中执行核心跨越在说明书摘要公布了：本公开涉及在硬件中执行核心跨越。该方法用于接收请求以在硬件电路上处理神经网络，所述神经网络包括具有大于1的步长的第一卷积神经网络层，和作为响应产生指令，所述指令引起所述硬件电路在处理输入张量期间通过执行下列操作产生等效于所述第一卷积神经网络层的输出的层输出张量，所述操作包括：使用具有等于1否则等效于所述第一卷积神经网络层的步长的第二卷积神经网络层处理所述输入张量以产生第一张量；将如果所述第二卷积神经网络层具有所述第一卷积神经网络层的步长则本就不会被生成的所述第一张量的元素归零以生成第二张量；以及在所述第二张量上执行最大池化以生成所述层输出张量。
本发明授权在硬件中执行核心跨越在权利要求书中公布了：1.一种由硬件电路的矩阵计算电路执行的方法，所述矩阵计算电路被配置为处理具有大于一的特定步长的卷积神经网络层，所述方法包括： 通过对由所述硬件电路接收的输入张量和核心进行卷积来生成第一张量，其中，所述卷积利用等于一的步长执行，并且其中，所述第一张量包括i如果所述卷积是利用所述特定步长执行将生成的多个元素中的至少一个元素，以及ii如果所述卷积是利用所述特定步长执行将不会生成的至少一个附加元素；和 通过执行所述第一张量和掩蔽张量的元素乘法来生成第二张量，以将如果所述卷积是利用所述特定步长执行将不会生成的至少一个附加元素归零；和 将所述第二张量提供给池化电路，所述池化电路被配置为通过对所述第二张量执行池化以从所述第二张量中去除所归零的至少一个附加元素，来生成与具有所述特定步长的所述卷积神经网络层的输出相对应的第三张量。
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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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