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龙图腾网获悉意法半导体股份有限公司申请的专利人工神经网络处理方法和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：CN113971456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202110835501.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权人工神经网络处理方法和系统是由D·卡雷拉;M·科莱拉;G·德索利;G·博拉基;B·罗西;P·弗拉尼托;L·弗里托利设计研发完成，并于2021-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工神经网络处理方法和系统在说明书摘要公布了：本公开的各实施例涉及一种方法，包括：提供具有多个处理层的ANN处理级，处理层具有相应参数，相应参数包括至少一个权重参数集、至少一个输入输出激活参数以及至少一个激活函数参数；将网格的维度参数设置为整数值，网格具有多个网格点并且由基矢量集来标识；选择相应处理层的权重参数集；将所选择的权重参数集矢量化，从而产生权重矢量集，权重矢量集被布置为权重矢量矩阵的项；将权重矢量矩阵归一化；对经归一化的权重矢量矩阵应用网格矢量量化LVQ处理，产生码字的码本；通过对码本的码字进行编码为网格的函数来进行索引，从而产生相应索引元组。归一化包括求解优化问题，优化问题具有第一项和正则化项ΩL。

本发明授权人工神经网络处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于图像处理领域的方法，包括： 实现具有多个处理层的人工神经网络ANN，所述多个处理层具有相应处理层参数，所述处理层参数包括至少一个权重参数集wi、至少一个输入激活参数aj、至少一个输出激活参数bj以及至少一个激活函数参数ρ； 将网格的维度参数d设置为整数值，所述网格具有多个网格点，并且由基矢量集b1，b2来标识； 选择所述ANN的所述多个处理层中的相应处理层的权重参数集wi； 对所选择的所述权重参数集wi应用矢量化处理，产生权重矢量集u1，u2，u3，并且将所述权重矢量集u1，u2，u3布置为权重矢量矩阵U； 执行所述权重矢量矩阵U的归一化处理，产生经归一化的权重矢量矩阵U’； 对所述经归一化的权重矢量矩阵U’应用网格矢量量化LVQ处理，产生码字的码本； 对所产生的所述码本应用索引处理，所述索引包括根据所述网格来对所述码本的码字进行编码，产生相应索引元组is，ia，iaLUT；以及 向所述ANN的神经处理电路提供所产生的索引元组is，ia，iaLUT， 其中执行所述权重矢量矩阵U的所述归一化处理包括：求解优化问题，所述优化问题具有： 第一项，用于根据所述ANN的所述至少一个输入激活参数aj来提供经归一化的权重值，所述经归一化的权重值近似于所述ANN的所述至少一个输出激活参数bj；以及 正则化项ΩLu，用于将与所选择的所述网格的所述网格点有距离的经归一化的权重值放大， 其中所述方法还包括： 使用所述ANN对图像进行分类，所述分类包括执行所述ANN的操作。

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