忆阻贝叶斯神经网络的关键权重在线更新方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311518309.5

申请日：

2023-11-14

公开(公告)号：

CN117787350A

公开(公告)日：

2024-03-29

发明(设计)人：

高滨林钰登吴华强张清天唐建石钱鹤

申请人：

清华大学

申请人地址：

100084 北京市海淀区清华园1号

IPC主分类号：

G06N3/047

IPC分类号：

G06N3/084

代理机构：

北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201

代理人：

孙璐璐

法律状态：

公开

国省代码：

北京市市辖区

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-29	公开	公开
2024-04-16	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/047申请日:20231114

共 50 条

[1]

忆阻贝叶斯深度神经网络在线学习方法及装置 [P].

林钰登 ;

吴华强 ;

高滨 ;

唐建石 ;

张清天 ;

钱鹤 .

中国专利 :CN120012837A ,2025-05-16

[2]

预测编码神经网络权重更新方法及装置 [P].

马思伟 ;

林凯 ;

贾川民 ;

王苫社 ;

赵政辉 .

中国专利 :CN111901592B ,2020-11-06

[3]

忆阻贝叶斯卷积神经网络的大规模部署方法及装置 [P].

林钰登 ;

吴华强 ;

高滨 ;

唐建石 ;

张清天 ;

钱鹤 .

中国专利 :CN120031086A ,2025-05-23

[4]

基于忆阻器阵列的贝叶斯神经网络的变分推理方法和装置 [P].

吴华强 ;

林钰登 ;

高滨 ;

唐建石 ;

张清天 ;

钱鹤 .

中国专利 :CN114819128A ,2022-07-29

[5]

基于忆阻器阵列的贝叶斯神经网络的变分推理方法和装置 [P].

吴华强 ;

林钰登 ;

高滨 ;

唐建石 ;

张清天 ;

钱鹤 .

中国专利 :CN114819128B ,2025-06-03

[6]

利用忆阻器本征噪声实现贝叶斯神经网络的方法及装置 [P].

吴华强 ;

高滨 ;

林钰登 ;

张清天 ;

唐建石 ;

钱鹤 .

中国专利 :CN110956256B ,2020-04-03

[7]

基于动态忆阻器的权重资格迹更新方法和神经网络芯片 [P].

张续猛 ;

梁晋豪 ;

刘琦 ;

刘明 .

中国专利 :CN118155680A ,2024-06-07

[8]

一种基于光电忆阻器的混合精度神经网络及其权重更新方法 [P].

詹学鹏 ;

吴一凡 ;

曲雨薇 ;

韩兆年 ;

胡玉哲 ;

桑鹏鹏 ;

武继璇 ;

陈杰智 .

中国专利 :CN121094027A ,2025-12-09

[9]

基于双向长短时记忆神经网络的基坑开挖贝叶斯更新方法 [P].

李贺勇 ;

张军波 ;

方华 ;

徐大鹏 ;

陶袁钦 ;

虞梦菲 ;

李世俊 ;

周张见 .

中国专利 :CN115115118A ,2022-09-27

[10]

一种基于贝叶斯神经网络权重约束的图像分类方法 [P].

姜书艳 ;

孙召曦 ;

许怡楠 ;

黄乐天 .

中国专利 :CN113240025B ,2021-08-10

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