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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利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：CN114819128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210497666.7，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权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是由吴华强;林钰登;高滨;唐建石;张清天;钱鹤设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：一种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。忆阻器阵列包括多个忆阻器，贝叶斯神经网络的经训练得到的权重矩阵被映射至忆阻器阵列中，该方法包括：对于被映射后的忆阻器阵列，获得当前忆阻器阵列的多个忆阻器的电导态；获取对于贝叶斯神经网络的权重矩阵的每个权重的多个权重采样样本，并使用忆阻器阵列进行多次前向传播以得到多个输出结果；基于每个权重的多个权重采样样本和多个输出结果，获取贝叶斯神经网络的损失函数的损失值；对损失函数进行反向传播，得到忆阻器阵列中用于贝叶斯神经网络的权重矩阵的每个权重的忆阻器的电导态的梯度；根据梯度更新忆阻器阵列中用于贝叶斯神经网络的权重矩阵的忆阻器的电导态。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于忆阻器阵列的贝叶斯神经网络的变分推理方法，所述忆阻器阵列包括阵列排布的多个忆阻器，所述贝叶斯神经网络的经训练得到的权重矩阵被映射至所述忆阻器阵列中，所述方法包括：对于根据所述贝叶斯神经网络的权重矩阵被映射后的所述忆阻器阵列，获得当前所述忆阻器阵列的多个忆阻器的电导态；获取对于所述贝叶斯神经网络的权重矩阵的每个权重的多个权重采样样本，并使用所述忆阻器阵列进行多次前向传播以得到多个输出结果；基于每个权重的所述多个权重采样样本和所述多个输出结果，获取所述贝叶斯神经网络的损失函数的损失值；对所述损失函数进行反向传播，得到所述忆阻器阵列中用于所述贝叶斯神经网络的权重矩阵的每个权重的忆阻器的电导态的梯度；根据所述梯度更新所述忆阻器阵列中用于所述贝叶斯神经网络的权重矩阵的忆阻器的电导态。

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