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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利一种类脑二值神经网络自动化结构学习方法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：CN114386576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210021671.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种类脑二值神经网络自动化结构学习方法是由周喜川;丁睿;刘海军;邹镟设计研发完成，并于2022-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类脑二值神经网络自动化结构学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种类脑二值神经网络自动化结构学习方法，属于神经网络领域，包括以下步骤：S1：将基准模型进行二值化，包括权重与激活的二值化；S2：基于二值化基准模型建立多个并行前馈子网，将不同子网通过通道级的加权横向路径连接，由此得到初始的CBiNet模型结构；S3：根据不同应用任务的损失函数，结合基于横向路径连接分组稀疏正则化项，建立总的损失函数；S4：设置学习率后在训练集上训练CBiNet，当损失函数表现收敛后结束训练，得到具有稀疏横向路径连接的CBiNet；S5：在测试集上测试CBiNet。本发明构建的CBiNet可以提升二值化神经网络的特征表达能力，可使图像处理任务精度更高，准确率更强。

本发明授权一种类脑二值神经网络自动化结构学习方法在权利要求书中公布了：1.一种类脑二值神经网络自动化结构学习方法，其特征在于：应用于图像处理任务，包括以下步骤：S1：将基准模型进行二值化，包括权重与激活的二值化；S2：基于二值化基准模型建立多个并行前馈子网，将不同子网通过通道级的加权横向路径连接，由此得到初始的蜂窝状二值神经网络CBiNet模型结构；所述CBiNet模型结构为：CBiNet由多个二值化子网络组成，对于第i个子网络，第k层的输入和输出分别表示为Xi,k和Yi,k；对于第k层，从子网络i到子网络j的侧向连接的逐通道的权重表示为其中cout是输出通道的数量；在第j个子网络中，第k+1层的输入的第t通道的特征图依赖于其他不同子网络中第k层输出的第t通道的特征图： 其中i和j分别是二值化子网络的索引，k表示二值化卷积层的层数，t表示特征通道数，表示第j个子网络，第k层的输出的第t通道的特征图；表示第k层中，从子网络i到子网络j的侧向连接的第t通道的权重；表示第i个子网络，第k层的输出的第t通道的特征图；针对所述CBiNet模型结构中的不同子网络之间侧向连接的密集性，以及不同卷积层对于特征表示作用不同的分组性，采用一种学习优化的方法来减少密集侧向连接带来的额外计算复杂度和存储开销： 其中Φ表示侧向连接的权重集合，||Φ||2，1表示L21范数，起分组稀疏作用，N表示二值化卷积层的总个数，连接的重要性使用权重的绝对大小来表征；S3：根据不同应用任务的损失函数，结合基于横向路径连接分组稀疏正则化项，建立总的损失函数；S4：设置学习率后在训练集上训练CBiNet，当损失函数表现收敛后结束训练，得到具有稀疏横向路径连接的CBiNet；S5：在测试集上测试CBiNet。

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