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龙图腾网恭喜苏州亿铸智能科技有限公司申请的专利神经网络模型压缩方法、装置、计算系统及存储介质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：CN117973464B 。

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：202410189996.9，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络模型压缩方法、装置、计算系统及存储介质是由请求不公布姓名;熊大鹏设计研发完成，并于2024-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型压缩方法、装置、计算系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种神经网络模型的压缩方法，包括：获取神经网络模型的权重矩阵；基于行、列、块中的任一个，将权重矩阵划分为多个层级的权重组，每一层级包括多个层级权重组，层级权重组包括多个权重元素，所述权重元素为下一层级权重组或权重值；根据层级顺序依次对每个层级权重组进行稀疏化处理直至神经网络模型的准确度和或压缩比达到预定目标，以得到目标权重矩阵。本申请通过将权重矩阵中基于行或者列划分为多个层级权重组，依次对每个层级权重组进行稀疏化，可以提高权重矩阵的稀疏度，并且兼顾细粒度稀疏化所能达到的模型准确度和压缩比，减少神经网络模型的存储需求和计算需求。

本发明授权神经网络模型压缩方法、装置、计算系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的压缩方法，其特征在于，包括：获取神经网络模型的权重矩阵；基于行、列、块中的任一个，将权重矩阵划分为多个层级的权重组，多个层级包括第零层级-第K层级，K为正整数，每一层级权重组包括多个权重元素，其中，当层级为第零层级时，所述权重元素为权重值；当层级为第一层级至第K层级中的任一层级时，所述权重元素为上一层级权重组，多个第K层级权重组是通过将多个第K-1层级的权重组按照行、列、块中的任一个划分得到；根据层级顺序依次对每个层级权重组进行稀疏化处理直至神经网络模型的准确度和或压缩比达到预定目标，以得到目标权重矩阵；其中，第零层级权重组的数据长度基于加速单元的位宽来确定，加速单元用于执行与神经网络模型相关的运算，第零层级权重组的权重元素的数量由第零层级权重组的数据长度和权重值的数据类型确定。

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