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龍圖騰網(wǎng)獲悉阿里巴巴集團(tuán)控股有限公司申請的專利神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的壓縮方法、裝置、加速單元和計(jì)算系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113762493B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010486353.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/082；該發(fā)明授權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的壓縮方法、裝置、加速單元和計(jì)算系統(tǒng)是由涂小兵;閻承洋;毛俊偉;勞懋元;張偉豐;李穎敏設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-06-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的壓縮方法、裝置、加速單元和計(jì)算系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例公開了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的壓縮方法，包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)重矩陣；基于行或者列，將權(quán)重矩陣劃分為多個(gè)權(quán)重組，權(quán)重組包括多個(gè)權(quán)重值，權(quán)重組的數(shù)據(jù)長度基于加速單元的位寬來確定，加速單元用于執(zhí)行與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)的運(yùn)算；采用基于權(quán)重組的稀疏化算法，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；對訓(xùn)練后的權(quán)重矩陣進(jìn)行基于權(quán)重組的剪枝，得到稀疏權(quán)重矩陣；以及按照預(yù)定存儲格式來存儲稀疏權(quán)重矩陣。本發(fā)明實(shí)施例還公開了相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮裝置、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)算方法、加速單元、計(jì)算系統(tǒng)、片上系統(tǒng)及智能設(shè)備。

本發(fā)明授權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的壓縮方法、裝置、加速單元和計(jì)算系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的壓縮方法，包括： 獲取所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)重矩陣； 基于行或者列，將所述權(quán)重矩陣劃分為多個(gè)權(quán)重組，所述權(quán)重組包括多個(gè)權(quán)重值，所述權(quán)重組的數(shù)據(jù)長度基于加速單元的位寬來確定，所述加速單元用于執(zhí)行與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)的運(yùn)算； 采用基于所述權(quán)重組的稀疏化算法，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括：采用包含有損失函數(shù)以及基于權(quán)重組的Lasso正則項(xiàng)的目標(biāo)函數(shù)來對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練； 對訓(xùn)練后的所述權(quán)重矩陣進(jìn)行基于權(quán)重組的剪枝，得到稀疏權(quán)重矩陣；以及 按照預(yù)定存儲格式來存儲所述稀疏權(quán)重矩陣； 所述權(quán)重組的數(shù)據(jù)長度基于加速單元的位寬來確定，包括：各權(quán)重組的數(shù)據(jù)長度基于該權(quán)重組所包含的權(quán)重值的數(shù)量和存儲權(quán)重值所需的位數(shù)確定，各權(quán)重組所包含的權(quán)重值的數(shù)量基于加速單元的位寬和存儲權(quán)重值所需的位數(shù)確定； 所述對訓(xùn)練后的所述權(quán)重矩陣進(jìn)行基于權(quán)重組的剪枝，包括：對于訓(xùn)練后的所述權(quán)重矩陣所包含的各權(quán)重組，基于該權(quán)重組中的權(quán)重值來判斷是否裁剪該權(quán)重組。

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