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龙图腾网获悉上海帮图信息科技有限公司申请的专利神经网络全局一次性结构化剪枝方法、系统、设备及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：CN120706492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511213593.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络全局一次性结构化剪枝方法、系统、设备及介质是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络全局一次性结构化剪枝方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种神经网络全局一次性结构化剪枝方法、系统、设备及介质，其中，方法包括：通过单次前向传播，在待剪枝神经网络中利用校准数据集并行捕获所有目标层的输入激活张量；根据输入激活张量，对各目标层的中间神经元权重组同步计算差分熵指标与幅值响应强度，经归一化与融合后形成静态的全局重要性图谱；按照预设剪枝率确定重要性阈值，基于全局重要性图谱一次性生成所有混合重要性分数低于重要性阈值的全局待剪枝的索引集合；基于索引集合，对各目标层的权重矩阵执行一次性物理结构化剪枝。由此，本发明通过单次前向传播并行捕获激活张量以生成静态全局重要性图谱，并通过物理结构化剪枝完成无掩码一次性剪枝。

本发明授权神经网络全局一次性结构化剪枝方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合幅值熵重要性图谱的神经网络全局一次性结构化剪枝方法，其特征在于，包括： 将分布在多个GPU上的选定的待剪枝神经网络实例化并加载，记录待剪枝神经网络各层的设备映射关系，以确保计算与数据收集的硬件一致性，通过单次前向传播，在待剪枝神经网络中利用校准数据集并行捕获所有目标层的输入激活张量；其中，在前向传播过程中，通过预先植入的钩子并行地一次性截获各个目标前馈网络层和输入激活张量，并将输入激活张量迭代式存储，确保始终仅保留当前输入激活张量与历史输入激活张量融合后的单份存储结果；输入激活张量中的每个词元隐藏状态向量，是在解码阶段基于对应上下文生成，并用于预测最终的输出词元，词元隐藏状态向量是输入激活张量中承载独立语义上下文信息的最小可操作数据单元； 根据输入激活张量，对各目标层的中间神经元的关联权重组同步计算差分熵指标与幅值响应强度，经归一化与融合后形成静态的全局重要性图谱；关联权重组包含门控投影层权重矩阵的指定行、上行投影层权重矩阵的指定行及下行投影层权重矩阵的指定列； 按照预设剪枝率确定重要性阈值，基于全局重要性图谱一次性生成所有分数低于重要性阈值的全局待剪枝中间神经元的索引集合； 基于索引集合，对各目标层的权重矩阵执行一次性物理结构化剪枝，删除权重矩阵行列向量并执行层间连接维度匹配验证，若维度匹配验证通过，将缩减后的权重矩阵批量替换至对应网络层；若维度匹配验证未通过，自动触发事务回滚机制，将全部目标前馈网络层的权重矩阵恢复至原始备份状态，在完成所有目标前馈网络层的一次性结构化行和或列维度删除后，生成无需掩码操作的压缩网络，将剪枝后的压缩网络直接部署，用于执行图表解析任务和通用语言任务。

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