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龍圖騰網獲悉華為技術有限公司申請的專利神經網絡模型訓練、圖像分類、文本翻譯方法及裝置、設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113822410B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010558711.6，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權神經網絡模型訓練、圖像分類、文本翻譯方法及裝置、設備是由胡丁晟;徐斌;姚棋中設計研發完成，并于2020-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本神經網絡模型訓練、圖像分類、文本翻譯方法及裝置、設備在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能技術領域，公開了一種神經網絡模型訓練、圖像分類、文本翻譯方法及裝置、設備，神經網絡模型的訓練方法包括：首先從內存中獲取對應于神經網絡模型的第一權重矩陣的碼字，然后根據碼字確定神經網絡模型的權重矩陣為第一權重矩陣，并利用訓練數據對第一權重矩陣進行訓練，在預設停止條件未被滿足時，對碼字進行更新，得到更新后的碼字，并將更新后的碼字存儲在內存中，接著，利用在內存中獲取的更新后的碼字確定神經網絡模型的權重矩陣為第二權重矩陣，并利用訓練數據對第二權重矩陣進行訓練，進而在預設停止條件被滿足時，停止神經網絡模型的訓練。由于碼字占據的內存空間遠小于權重矩陣，從而能夠降低從內存中讀入的數據量。

本發明授權神經網絡模型訓練、圖像分類、文本翻譯方法及裝置、設備在權利要求書中公布了：1.一種神經網絡模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 從內存中獲取碼字，所述碼字對應于神經網絡模型的第一權重矩陣； 獲取索引，所述索引為所述碼字和所述神經網絡模型的權重矩陣之間的對應關系，所述索引包括索引值以及索引值對應的索引編號，所述索引值與所述碼字一一對應，所述索引編號與子矩陣之間一一對應，所述子矩陣由所述神經網絡模型的初始權重矩陣劃分得到； 根據所述碼字以及所述索引確定所述神經網絡模型的權重矩陣為所述第一權重矩陣，并利用訓練數據對所述第一權重矩陣進行訓練； 在預設停止條件未被滿足時，更新所述碼字，得到更新后的碼字，包括： 在預設停止條件未被滿足時，確定所述神經網絡模型的第一權重矩陣的權重梯度； 將所述權重梯度中屬于第j個碼字對應的子矩陣的權重梯度進行加權求和，得到所述第j個碼字對應的碼字梯度；其中，j分別取1到n的整數； 利用優化器對所述第j個碼字對應的碼字梯度進行優化處理，得到第j個碼字的更新量； 利用所述第j個碼字的更新量對所述第j個碼字進行更新，得到更新后的第j個碼字； 將所述更新后的碼字存儲在所述內存中； 利用在所述內存中獲取的所述更新后的碼字確定所述神經網絡模型的權重矩陣為第二權重矩陣，并利用訓練數據對所述第二權重矩陣進行訓練； 在所述預設停止條件被滿足時，停止所述神經網絡模型的訓練。

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