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龙图腾网恭喜谷歌公司申请的专利用于在硬件中执行平均池化的方法和硬件电路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：CN114239797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111383490.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权用于在硬件中执行平均池化的方法和硬件电路是由R.C.扬;W.J.古兰德设计研发完成，并于2017-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于在硬件中执行平均池化的方法和硬件电路在说明书摘要公布了：一种在硬件中执行平均池化的方和和硬件电路，用于处理神经网络的平均池化神经网络层。所述硬件电路被配置为通过执行包括以下的操作来处理平均池化神经网络层：从硬件电路的存储器的第一部分向硬件电路的矩阵乘法电路发送到平均池化神经网络层的输入张量，其中矩阵乘法电路被配置为生成对应于平均池化神经网络层的输出的张量；从硬件电路的存储器的第二部分向硬件电路的矩阵乘法电路发送核；和由硬件电路的矩阵乘法电路从所述到平均池化神经网络层的输入张量生成所述对应于平均池化神经网络层的输出的张量。

本发明授权用于在硬件中执行平均池化的方法和硬件电路在权利要求书中公布了：1.一种用于处理神经网络的平均池化神经网络层的硬件电路，所述硬件电路被配置为通过执行包括以下的操作来处理平均池化神经网络层：从硬件电路的存储器的第一部分向硬件电路的矩阵乘法电路发送到平均池化神经网络层的输入张量，其中矩阵乘法电路被配置为生成对应于平均池化神经网络层的输出的张量；从硬件电路的存储器的第二部分向硬件电路的矩阵乘法电路发送核；和由硬件电路的矩阵乘法电路从所述到平均池化神经网络层的输入张量生成所述对应于平均池化神经网络层的输出的张量，所述生成包括：由硬件电路的矩阵乘法电路执行所述输入张量和核的卷积以生成第一张量，其中所述核具有等于平均池化神经网络层的窗口的大小的大小、并且由每个都是单位矩阵的元素组成，以及其中所述卷积的至少部分是在不必将数据传递出硬件电路的情况下执行的，从而允许在不修改硬件电路的情况下确定神经网络的平均池化神经网络层的推断、并避免由于在硬件电路之外执行所述卷积的部分而导致的处理延迟；由硬件电路的矩阵乘法电路执行第一张量和第一掩码张量的按元素相乘以生成第二张量，其中第一掩码张量的每个元素是重新缩放因子，所述重新缩放因子是基于所述输入张量的、被平均以生成所述对应于平均池化神经网络层的输出的张量的对应元素的元素的数量确定的；和由硬件电路的矩阵乘法电路执行第二张量和第二掩码张量的按元素相乘以生成所述对应于平均池化神经网络层的输出的张量，其中第二掩码张量的每个元素是第一掩码张量的、各自是重新缩放因子的元素的公分母的倒数，所述重新缩放因子是基于输入张量的、被平均以生成所述对应于平均池化神经网络层的输出的张量的对应元素的元素的数量确定的。

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