恭喜谷歌有限责任公司A.G.霍华德获国家专利权
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龙图腾网恭喜谷歌有限责任公司申请的专利高效卷积神经网络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：CN113657578B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202110869378.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权高效卷积神经网络是由A.G.霍华德;M.桑德勒;L-C.陈;A.日莫吉诺夫;M.朱设计研发完成，并于2018-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本高效卷积神经网络在说明书摘要公布了：本公开提供新的、更有效的神经网络架构。作为一个示例，在一些实现方式中，本公开的神经网络架构可以包括线性瓶颈层，该线性瓶颈层在结构上位于一个或多个卷积层例如，一个或多个深度可分离卷积层之前和或之后。作为另一示例，在一些实现方式中，本公开的神经网络架构可以包括一个或多个反向残差块，其中，反向残差块的输入和输出是薄瓶颈层，而中间层是扩展表示。例如，扩展表示可以包括一个或多个卷积层，诸如一个或多个深度可分离卷积层。在起到反向残差块的输入和输出作用的薄瓶颈层之间可以存在残差快捷连接。
本发明授权高效卷积神经网络在权利要求书中公布了：1.一种计算系统，包括：一个或多个处理器；和一个或多个非暂时性计算机可读介质，其存储：被配置为处理输入图像以生成预测的卷积神经网络，所述卷积神经网络包括：被配置为接收和处理所述输入图像以生成第一中间表示的初始卷积层；以一个接一个的顺序排列的多个反向残差瓶颈块，所述多个反向残差瓶颈块被配置为接收和处理所述第一中间表示以生成第二中间表示，所述多个反向残差瓶颈块中的每一个包括一个或多个层重复，每个层重复包括：被配置为应用深度卷积的卷积层；被配置为应用逐点卷积的卷积层；和被配置为对其输入数据执行线性变换的线性瓶颈层；和被配置为接收和处理所述第二中间表示以生成所述预测的一个或多个后续层；和指令，其当由所述一个或多个处理器执行时，使所述计算系统使用所述卷积神经网络处理所述输入图像以生成所述预测。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人谷歌有限责任公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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