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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于隨機(jī)投影哈希的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN110751274B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：201910892214.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/06；該發(fā)明授權(quán)一種基于隨機(jī)投影哈希的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法及系統(tǒng)是由沈明珠;徐毅;劉祥龍?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2019-09-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于隨機(jī)投影哈希的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于隨機(jī)投影哈希的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法及系統(tǒng)。該方法包括如下步驟：在前向傳播中，將每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸入特征圖和權(quán)重矩陣通過(guò)投影矩陣進(jìn)行壓縮，計(jì)算輸出特征圖；在后向傳播中，根據(jù)輸出特征圖計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，并通過(guò)損失函數(shù)計(jì)算每層的輸入特征圖和權(quán)重矩陣的梯度值；根據(jù)第一層的權(quán)重矩陣的梯度值更新權(quán)重矩陣。該方法能夠根據(jù)準(zhǔn)確率和壓縮率的需要，個(gè)性化定制壓縮因子，具有很高的靈活性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于隨機(jī)投影哈希的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于隨機(jī)投影哈希的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法，用于圖像檢索，從圖像中提取到的圖像特征得到特征圖，其特征在于包括如下步驟： 在前向傳播中，將每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸入特征圖和權(quán)重矩陣通過(guò)投影矩陣進(jìn)行壓縮，對(duì)壓縮后的輸入特征圖和權(quán)重矩陣相乘，計(jì)算輸出特征圖，其中，對(duì)于輸入特征圖Sk和權(quán)重矩陣Wk，通過(guò)實(shí)值的投影矩陣進(jìn)行投影，將所述輸入特征圖Sk和所述權(quán)重矩陣轉(zhuǎn)換為低維的輸入特征圖和低維的權(quán)重矩陣將低維的輸入特征圖和低維的權(quán)重矩陣轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制的哈希編碼和完成對(duì)輸入特征圖和權(quán)重矩陣的壓縮；k為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，b為壓縮因子； 在后向傳播中，根據(jù)輸出特征圖計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，并通過(guò)損失函數(shù)計(jì)算每層的輸入特征圖和權(quán)重矩陣的梯度值； 根據(jù)每層的權(quán)重矩陣的梯度值更新權(quán)重矩陣。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：100191 北京市海淀區(qū)學(xué)院路37號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。