阿里云计算有限公司李与超获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里云计算有限公司申请的专利网络模型计算方法、电子设备和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：CN114861867B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202210316776.9，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权网络模型计算方法、电子设备和存储介质是由李与超;王梦娣;林明宝;张玉鑫;晁飞;纪荣嵘;李深设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本网络模型计算方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种网络模型计算方法、电子设备和存储介质，该方法包括：获取深度学习模型的原始权重矩阵，并对原始权重矩阵进行划分，以得到多个第一数据块。基于划分结果对原始权重矩阵的稀疏处理，以得到稀疏权重矩阵。最终，对输入深度学习模型的待处理矩阵和上述的稀疏权重矩阵进行计算。相比于原始权重矩阵，稀疏权重矩阵中非0权重数据的数量会大大减少，从而提高模型对待处理矩阵的计算速度。并且第一数据块包含原始权重矩阵中相邻多列的权重数据且第一数据块的行数小于原始权重矩阵的行数，因此，对第一数据块进行稀疏处理后，出现原始权重矩阵中一整列的权重数据都不能被保留的情况的可能性很小，还能够保证模型精度。
本发明授权网络模型计算方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络模型计算方法，其特征在于，包括： 获取深度学习模型的原始权重矩阵； 按照所述原始权重矩阵中各列权重数据的重要性大小，对所述原始权重矩阵中的各列权重数据进行重排，以得到重排权重矩阵，所述重排权重矩阵中各列权重数据的重要性大小从所述重排权重矩阵的边界列开始依次减小； 将所述重排权重矩阵中相邻的多列权重数据划分至同一数据块，以得到多个第一数据块，所述第一数据块的行数小于所述原始权重矩阵的行数； 在所述多个第一数据块中，删除数据块重要性不满足预设要求的数据块，以得到包含目标数据块的稀疏权重矩阵； 对输入所述深度学习模型的待处理矩阵和所述稀疏权重矩阵进行计算，所述待处理矩阵包括图像、所述图像的图像特征、文本、所述文本的文本特征中的任一种。
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