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龙图腾网恭喜南京风兴科技有限公司申请的专利一种深度神经网络训练方法及装置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：CN112799719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：201911112321.X，技术领域涉及：G06F9/30；该发明授权一种深度神经网络训练方法及装置是由鲁金铭;王中风;林军设计研发完成，并于2019-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度神经网络训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度神经网络训练方法及装置，该方法包括：通过建立深度神经网络框架；获取全精度浮点数格式的待处理数据；利用所述全精度浮点数格式的待处理数据对所述深度神经网络框架进行预热训练；将所述全精度浮点数格式的待处理数据转化为Posit格式数据；利用所述Posit格式数据对所述预热训练后的深度神经网络框架进行训练。与现有技术相比，本实施例通过采用全精度浮点数格式的待处理数据对深度神经网络框架进行预热训练，再将全精度浮点数格式的待处理数据转化为Posit格式数据，利用Posit格式数据对预热训练后的深度神经网络框架进行训练，能够减少存储资源的占用，缩短训练时间，提高训练效率。

本发明授权一种深度神经网络训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络训练装置，其特征在于，包括：数据获取单元，用于获取全精度浮点数格式的待处理数据；格式转化单元，用于将所述全精度浮点数格式的待处理数据转化为Posit格式数据；其中，根据位宽n及指数位位宽es计算所述全精度浮点数格式的待处理数据的钳制输入值，包括：根据所述指数位位宽es计算useed值，公式为；根据所述useed值和所述位宽n计算最大正整数maxpos和最小正整数minpos；最大正整数maxpos的表示公式为：maxpos＝useedn-2；最小正整数minpos的表示公式为：minpos＝useed2-n；其中，位宽n自定义设置；判断所述全精度浮点数格式的待处理数据是否为0，若是则最终输出为0，否则根据所述最大正整数maxpos和最小正整数minpos计算所述钳制输入值；钳制输入值的公式为：y＝min{max{absx,minpos},maxpos}；提取所述钳制输入值的符号、指数值以及尾数值；根据所述钳制输入值的符号、指数值以及尾数值计算所述Posit格式数据的符号、组织值、指数值以及尾数值；根据所述Posit格式数据的符号、组织值、指数值以及尾数值生成Posit格式数据；预训练单元，用于利用所述全精度浮点数格式的待处理数据对深度神经网络框架进行预热训练，提取所述预热训练后的深度神经网络框架的数据分布状态；根据所述数据分布状态计算张量X在转换时所添加的缩放系数sf；根据所述缩放系数sf对所述预热训练后的深度神经网络框架进行缩放，以得到缩放后的深度神经网络框架；训练单元，用于利用所述Posit格式数据对缩放后的深度神经网络框架进行训练，以得到训练结果。

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