北京灵汐科技有限公司吴臻志获国家专利权
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龙图腾网获悉北京灵汐科技有限公司申请的专利神经网络计算的方法、电子设备、计算机可读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：CN114648086B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202011491589.1，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权神经网络计算的方法、电子设备、计算机可读介质是由吴臻志;金罗军设计研发完成，并于2020-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络计算的方法、电子设备、计算机可读介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种神经网络计算的方法，其包括：将权重矩阵分为多组，将各组中的非零权重分别存储在对应的内存片中；其中，权重矩阵为神经元的连接权重矩阵；每个组包括权重矩阵的多个连续列；内存片与组一一对应，其中存储有非零权重的值和位置；重复进行以下乘法操作：将各内存片中当前行的非零权重分别输入至解压器，解压器在各组的当前行中无非零权重的位置补充零权重得到各组的还原当前行，并将各还原当前行分别输入至对应的乘法器阵列；将输入数据中对应当前行的数据分别输入至各乘法器阵列；将每次乘法操作中各乘法器阵列输出的乘法结果累加，以计算输出数据。本公开还提供一种电子设备、计算机可读介质。
本发明授权神经网络计算的方法、电子设备、计算机可读介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络计算的方法，其包括： 将权重矩阵分为多组，将各组中的非零权重分别存储在对应的内存片中；其中，权重矩阵为神经元的连接权重矩阵；每个组包括权重矩阵的多个连续列，任意两个组间稀疏度的差别根据硬件资源确定；内存片与组一一对应，其中存储有非零权重的值和位置；其中，每个组的稀疏度表示非零权重的占比； 重复进行以下乘法操作：将各内存片中当前行的非零权重分别输入至解压器，解压器在各组的当前行中无非零权重的位置补充零权重得到各组的还原当前行，并将各还原当前行分别输入至对应的乘法器阵列；将输入数据中对应当前行的数据分别输入至各乘法器阵列； 将每次乘法操作中各乘法器阵列输出的乘法结果累加，以计算输出数据。
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