原宇新擎(雄安)科技有限公司刘晓华获国家专利权
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龙图腾网获悉原宇新擎(雄安)科技有限公司申请的专利人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端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：CN120764612B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510909422.9，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端及介质是由刘晓华;张程剀;刘泽恩;刘泽瑞设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端及介质。该方法包括：基于激活点聚集损失和区域中心分离损失构建神经网络的损失函数；其中，神经网络的每层设有多个激活区域；将输入特征映射到庞加莱圆盘模型表示的双曲空间，并基于损失函数，对神经网络进行稀疏化训练；基于激活点与区域中心的双曲相似度，将各个激活点归类到各个激活区域；基于聚类结构动态生成稀疏掩码，并将稀疏掩码加入神经网络的激活函数。本发明能够在保持或提升模型精度的同时，将推理FLOPs与显存占用降低70％以上，训练收敛时间缩短约25％，并借助层级友好的双曲表示显著增强模型可解释性，满足边缘终端对高效率、低功耗AI部署的需求。
本发明授权人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种人工神经网络的动态稀疏化训练方法，其特征在于，所述人工神经网络用于实现基于医学影像的肿瘤筛查与辅助诊断；所述方法包括： 根据影像分辨率和病灶尺度构建多层稀疏神经网络； 基于激活点聚集损失和区域中心分离损失构建所述神经网络的损失函数；其中，所述神经网络的每层设有多个激活区域，每个激活区域包括区域中心和多个激活点； 将输入特征映射到庞加莱圆盘模型表示的双曲空间，并基于所述损失函数对所述神经网络进行稀疏化训练； 基于激活点与区域中心的双曲相似度，将各个激活点归类到各个激活区域，形成聚类结构； 基于所述聚类结构动态生成稀疏掩码，并将所述稀疏掩码加入所述神经网络的激活函数，以使所述神经网络在前向计算过程中具有稀疏结构。
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