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龍圖騰網恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利使用卷積神經網絡進行計算的方法、裝置和計算機可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN110163340B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201910175821.1，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權使用卷積神經網絡進行計算的方法、裝置和計算機可讀存儲介質是由詹成君;周方云;方允福設計研發完成，并于2019-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本使用卷積神經網絡進行計算的方法、裝置和計算機可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及使用卷積神經網絡進行計算的方法、裝置和計算機可讀存儲介質。公開了一種使用卷積神經網絡進行計算的方法，包括：接收至少兩個通道輸入的具有不同屬性的特征數據；基于所接收的特征數據的屬性確定至少兩個通道中的每個通道的稀疏度；根據所確定的稀疏度對至少兩個通道進行重排，使得至少兩個通道中的稀疏通道連續排列，稀疏通道的稀疏度大于等于預設值；基于重排后的通道調整經訓練的卷積神經網絡模型的參數，以及使用調整后的卷積神經網絡模型對稀疏通道與非稀疏通道的特征數據分開進行卷積計算，非稀疏通道的稀疏度小于預設值。

本發明授權使用卷積神經網絡進行計算的方法、裝置和計算機可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種使用卷積神經網絡進行計算的方法，包括：接收至少兩個通道輸入的具有不同屬性的特征數據；基于所接收的特征數據的屬性確定所述至少兩個通道中的每個通道的稀疏度；根據所確定的稀疏度對所述至少兩個通道進行重排，使得所述至少兩個通道中的稀疏通道相鄰排列，所述稀疏通道的稀疏度大于等于預設值；基于重排后的通道調整經訓練的卷積神經網絡模型的參數，以及使用調整后的卷積神經網絡模型對所述稀疏通道與非稀疏通道的特征數據分開進行卷積計算，所述非稀疏通道的稀疏度小于所述預設值；其中使用調整后的卷積神經網絡模型對所述稀疏通道與非稀疏通道的特征數據分開進行卷積計算，所述非稀疏通道的稀疏度小于所述預設值還包括：基于調整后的卷積神經網絡模型中的參數對于經重排的相鄰一個或多個稀疏通道進行稀疏通道快速卷積計算；基于調整后的卷積神經網絡模型中的參數對于經重排的相鄰一個或多個非稀疏通道進行常規卷積計算；以及對所述稀疏通道的稀疏通道快速卷積計算的結果和所述非稀疏通道的常規卷積計算結果進行合并，得到計算結果；其中，所述稀疏通道快速卷積計算是指僅對所述稀疏通道中的非零項進行計算。

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