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龙图腾网获悉联合微电子中心有限责任公司申请的专利卷积神经网络的预处理方法和加速方法、加速系统和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：CN116090511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202111271361.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权卷积神经网络的预处理方法和加速方法、加速系统和介质是由罗鹏;朱一经;陈鸿藻;赵京雄设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络的预处理方法和加速方法、加速系统和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于卷积神经网络的预处理方法。该卷积神经网络包括卷积层，该卷积层包括卷积核，该卷积核包括形成为多个权重矩阵的权重值。该预处理方法包括：将卷积核分成多个权重组；对多个权重组进行排序；确定各权重组的潜在贡献值因子。本公开还提供了一种用于经预处理的卷积神经网络的加速方法，包括：获取各权重组的排序和潜在贡献因子；生成各权重组的潜在贡献值；基于该排序将各权重组逐一与输入数据进行卷积计算，其中，每完成一个权重组与输入数据的卷积计算时，判断是否可以提前终止卷积运算。此外，本公开还涉及一种用于卷积神经网络的加速系统，以及一种计算机可读存储介质。

本发明授权卷积神经网络的预处理方法和加速方法、加速系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种用于卷积神经网络的预处理方法，其中，所述卷积神经网络包括卷积层，所述卷积层包括卷积核，所述卷积核包括形成为至少一个权重矩阵的权重值，所述预处理方法包括以下步骤： 基于硬件资源的处理能力将各卷积核分成多个权重组，每个权重组包括的权重矩阵的数量与该硬件资源的处理能力相对应； 基于各权重组的权重值，对所述多个权重组进行排序；排序表示了各权重组对卷积运算结果的影响程度，排序越高，则表明该权重组对卷积运算结果的影响越大，排序越低，则表明该权重组对卷积运算结果的影响越小； 基于所述各权重组的权重值估算的极值，确定所述各权重组的潜在贡献因子；其中，基于所述各权重组的权重值估算的极值，确定所述各权重组的潜在贡献因子的步骤包括将所述潜在贡献因子确定为下述各项中的一项： 每个权重组中所有正权重值的和与所有负权重值的和的加权求和； 每个权重组中绝对值最大的正权重值乘以所述权重组中正权重值的数量； 每个权重组中绝对值最大的负权重值乘以所述权重组中负权重值的数量。

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