[發明專利]應用于數據壓縮與分析的張量分解性能優化方法和系統

在審

• 申請號: 202310181406.3
• 申請日: 2023-02-20
• 公開（公告）號: CN116401503A
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 楊超;李敏;肖傳福;丁明朔;陳暢
• 申請（專利權）人: 北京大學;北京大學長沙計算與數字經濟研究院
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06F18/2135;G06F16/901
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 鄭延斌

1.應用于數據壓縮與分析的張量分解性能優化方法，其特征在于，所述張量分解性能優化方法包括：

將要壓縮的N階輸入數據張量作為根節點，并將N個數據子節點與根節點相連，其中，一個數據子節點對應一顆子樹；

以分治的方式對每顆子樹進行結構創建；

從根節點，以深度優先方式遍歷樹，完成對應的連續張量矩陣乘計算。

2.根據權利要求1所述張量分解性能優化方法，其特征在于，每顆子樹的根節點的標記號為i，其中，i的取值范圍為i∈[1，N]。

3.根據權利要求1所述張量分解性能優化方法，其特征在于，以分治的方式對每顆子樹進行結構創建，包括：

將數據子節點對應的除了i以外的標號進行提取，形成標號集合A＝{j,j∈[1，N]，j≠i}；

將標號集合A中的標號分成兩組：A1＝{1,2,...,m}，A2＝{m+1,...,N}；

判斷A1中包含的節點個數m是否為1，如果m為1，則直接將A1中的節點掛在i節點上；如果m不為1，則將A1中的標號按照預設連續原則形成m個連續節點串，并按照所述預設連續原則在所述m個連續節點串中提取首節點，將所述首節點掛在i節點上；

判斷A2中的節點個數是否為1，如果A2中的節點個數為1，則直接將A2中的節點直接掛在所述A1中的節點上或m個連續節點串的尾節點上；如果A2中的節點個數不為1，則遞歸的將A2進行兩組分化，按照子樹構建原則遞歸的使用A2中的標號構建子樹，用以形成A1對應的子樹；

交換A1和A2的處理對象位置，重復上述構建原理，形成A2對應的子樹；

所述預設連續原則包括隨機順序和既定順序；所述既定順序的規則為：{(i-1)％N,(i-2)％N,(i-3)％N,…}。

4.根據權利要求3所述張量分解性能優化方法，其特征在于，所述子樹構建原則為：當一個標號集合中的標號個數不為1時，則將所述標號集合進行兩組分化，形成兩個次一級的標號集合，當所述次一級的標號集合中的標號個數為1，則直接將所述標號對應的節點掛在上一級標號節點上；如果次一級的標號集合中的標號個數不為1，則按照預設連續原則將所述次一級的標號集合中的對應節點形成連續節點串，將所述連續節點串中的首節點掛在上一級標號節點上，按此方式遞歸處理直至所有標號集合中的標號個數為1，則完成子樹構建。

5.根據權利要求3所述張量分解性能優化方法，其特征在于，所述標號集合A分組后的分組節點標號m和子樹總數量N之間的數量關系滿足如下條件：

m＝(N-1)/2

其中，m表示分組節點標號；N表示子樹總數量。

6.根據權利要求1所述張量分解性能優化方法，其特征在于，從根節點開始，以深度優先方式遍歷樹，完成對應的連續張量矩陣乘計算，包括：

訪問根節點

利用深度優先方式依次遍歷樹的每個節點，直至完成樹的所有節點的遍歷，并在每個節點遍歷過程中針對該節點的標號進行張量矩陣乘運算，其中，標號決定了與哪一個因子矩陣進行乘積運算；當樹的所有節點完成張量矩陣乘運算后，對結果進行奇異值分解，獲得所述根節點的因子矩陣，作為更新后的因子矩陣；

將所述更新后的因子矩陣替換原始因子矩陣；

按照預設的迭代次數，依次重復循環執行上述步驟的內容，直至完成迭代運算。

7.應用于數據壓縮與分析的張量分解性能優化系統，其特征在于，所述張量分解性能優化系統包括：

根節點獲取模塊，用于將要壓縮的N階輸入數據張量作為根節點，并將N個數據子節點與根節點相連，其中，一個數據子節點對應一顆子樹；

子樹結構創建模塊，用于以分治的方式對每顆子樹進行結構創建；

計算模塊，用于從根節點開始，以深度優先方式遍歷樹，完成對應的連續張量矩陣乘計算。