买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉清华大学申请的专利神经网络压缩方法及装置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：CN113570037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202110791944.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权神经网络压缩方法及装置是由刘勇攀;封晓宇;袁竹清;杨华中设计研发完成，并于2021-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络压缩方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种神经网络压缩方法及装置，方法包括：将目标加速器内载的神经网络作为环境，以确定压缩超参数组合；将压缩超参数组合作为动作，对神经网络进行压缩，以确定压缩神经网络后的奖励值；根据压缩后的神经网络，对环境、压缩超参数组合、动作和奖励值进行更新，并在满足预设条件时，停止更新；根据最后一次更新后的压缩超参数组合，对神经网络进行压缩。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的神经网络压缩方法及装置，通过对加速器进行分析，得到适合于该加速架构的压缩超参数组合，从而比传统非自适应压缩更加有效地降低神经网络在加速器上的计算开销，提高神经网络在加速器上的推理过程能效。

本发明授权神经网络压缩方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络压缩方法，其特征在于，包括： 将目标加速器内载的神经网络作为环境，以确定压缩超参数组合； 将所述压缩超参数组合作为动作，对所述神经网络进行压缩，以确定压缩所述神经网络后的奖励值； 根据压缩后的神经网络，对所述环境、所述压缩超参数组合、所述动作和所述奖励值进行更新，并在满足预设条件时，停止更新； 根据最后一次更新后的压缩超参数组合，对所述神经网络进行压缩； 所述将目标加速器内载的神经网络作为环境，以确定压缩超参数组合，包括： 将目标加速器内载的神经网络作为环境，通过分析所述目标加速器的数据流，以确定压缩所述神经网络的量化参数和稀疏参数； 根据所述量化参数和所述稀疏参数，确定所述压缩超参数组合； 所述分析所述目标加速器的数据流，确定压缩所述神经网络的量化参数，包括： 基于所述数据流中处理引擎PE阵列，确定压缩所述神经网络所采用的目标量化方式； 基于所述数据流中存储单元的访问带宽和访问方式，确定所述目标量化方式的量化位宽； 根据所述目标量化方式和所述量化位宽，确定所述量化参数； 所述分析所述目标加速器的数据流，确定压缩所述神经网络的稀疏参数，包括： 基于所述数据流中目标存储和PE阵列间的交互方式，确定压缩所述神经网络所采用的目标稀疏方式； 基于所述数据流中PE阵列并行度，确定所述目标稀疏方式的稀疏尺寸； 根据所述目标量化方式和所述稀疏尺寸，确定所述稀疏参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区双清路30号清华大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。