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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利用于在神经网络中提供向量稀疏化的方法及系统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：CN114341825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202080061247.8，技术领域涉及：G06F13/16；该发明授权用于在神经网络中提供向量稀疏化的方法及系统是由朱茂华;张涛;顾震宇;谢源设计研发完成，并于2020-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于在神经网络中提供向量稀疏化的方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种用于在神经网络中提供向量稀疏化的方法及系统。在一些实施例中，用于在神经网络中提供向量稀疏性的示例性方法包括：将与神经网络相关联的矩阵划分为多个向量；从所述多个向量中选择非零元素的第一子集以形成剪枝矩阵；以及输出剪枝矩阵，并使用所述剪枝矩阵执行神经网络。这种方法能够解决不规则的工作负载是执行现有的大多数的神经网络的瓶颈。

本发明授权用于在神经网络中提供向量稀疏化的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于在神经网络中提供向量稀疏化的方法，包括： 通过将一训练数据集应用于所述神经网络来训练所述神经网络，其中，所述神经网络包括一输入层，以及被配置为在所述输入层使用接收到的输入执行图像识别或面部识别； 将与所述已训练的神经网络相关联的矩阵划分为多个向量； 通过在每个所述向量中选择预定数量的非零元素，从所述多个向量中选择非零元素的第一子集以形成剪枝矩阵； 通过修改所述剪枝矩阵的一个或多个元素或修改所述神经网络的一个或多个节点的一个或多个激活函数，以使用所述剪枝矩阵重新训练所述已训练的神经网络以减少一个或多个相关损失函数值；以及 响应于已经达到期望的稀疏度水平，输出所述剪枝矩阵，并使用所述剪枝矩阵执行所述已重新训练的神经网络，包括：将选定的非零元素子集编码为压缩向量,所述压缩向量具有所选非零元素的子集在一个或多个向量内的相关偏移量，由处理器输出所述剪枝矩阵以及具有相关偏移量的压缩向量，并由所述处理器的至少一个核解码第一多个压缩向量中的各个元素的偏移量，并基于解码获得的所述偏移量执行第一操作数和第二操作数的矩阵乘法，所述矩阵乘法结果与第三操作数进行累加，以使用所述剪枝矩阵执行所述神经网络，其中，第一操作数包括第一多个压缩向量，所述至少一个核被配置为：确定从所述第二操作数提取的行或列。

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