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  • 本发明公开了一种基于开普勒码本理论的向量量化自编码器学习方法, 该方法首先基于开普勒码本理论构建向量量化特征表示, 获得开普勒码本分布;然后将该分布作为量化隐空间的正则化约束, 结合码本分区技术提升约束精度, 优化向量量化自编码器学习过程;...
  • 本发明公开了一种基于神经网络的波动信号耦合噪声压制方法, 是一种基于邻位约束与初至前样本引导的自编码器波动信号中耦合噪声压制方法, 应用于波动信号数据处理领域。针对现有技术在压制耦合噪声时易对有效信号造成较大损伤的问题, 本发明设计了一个基...
  • 本申请公开了一种用于音频水印处理的可逆神经网络的训练方法、装置。该方法包括:获取样本数据集;重复执行以下过程直至目标损失值小于预设阈值, 停止迭代, 得到目标可逆神经网络:依据初始可逆神经网络的编码器对目标训练集中的每个样本音频数据添加水印...
  • 本发明属于卷积神经网络技术领域, 涉及一种基于半导体激光器的可调光学卷积系统及方法, 包括输入层、卷积层和输出层, 输入层对待处理图像各个局部区域的图像信息和权重信息编码, 生成各个局部区域的输入电信号;卷积层包括多个信号处理模块和多个半导...
  • 本发明公开了一种行程轨迹数据生成方法、装置、介质和设备, 涉及信息安全技术领域。该方法包括基于所采集的包含地理坐标、时间和行程轨迹类别属性的行程轨迹数据构建数据集;构建生成对抗网络, 通过最小化生成对抗网络中生成器输出的生成行程轨迹数据和数...
  • 本申请涉及一种基于轻量级对抗生成神经网络的室内自主探索系统及方法, 其中, 系统包括:多个机器人;地图预测器, 用于利用任一机器人的里程计数据、目标场景的全局观测地图和轻量级地图预测模型, 得到以任一机器人的当前位姿为中心的局部区域预测地图...
  • 本发明公开了一种基于误差优化缓存的大模型内容生成加速方法及系统, 所述基于误差优化缓存的大模型内容生成加速方法包括:提取先验知识, 获取大模型在采样过程中各模块的注意力层和多层感知机层的输出;判定需要优化的缓存模块, 基于误差大小和模块在采...
  • 本发明涉及人工智能驱动的复杂动态系统模型表征和状态预测技术领域, 特别是涉及基于自适应径向基函数神经网络的烟气脱硫系统状态预测方法, 包括:获取目标烟气脱硫系统的实时工作参数;将所述实时工作参数输入预设的状态预测模型中, 预测所述目标烟气脱...
  • 本申请涉及神经网络技术领域, 特别涉及一种人工神经网络的转换方法、装置、电子设备及存储介质, 其中, 方法包括:获取人工神经网络的网络结构和训练数据集, 其中, 人工神经网络的网络结构包括量化裁剪地板移位激活函数和平均池化;根据训练数据集设...
  • 本发明公开了一种面向类脑芯片的人工神经网络的高效部署方法和装置, 包括对量化后的人工神经网络的层与层之间的传输脉冲化、对脉冲进行稀疏编码以及基于类脑芯片存储功能所做的兼容性设计。通常在类脑芯片上运行的网络是脉冲神经网络, 本方法是一种全新的...
  • 本申请涉及基于结构稀疏与权重重构的忆阻神经网络剪枝方法及系统。所述方法包括:初始化神经网络结构, 设置模型参数, 对神经网络进行初始训练, 得到训练后模型;针对训练后的模型进行结构级稀疏化剪枝, 得到结构级稀疏化剪枝模型;对剩余权重进行分组...
  • 本发明提供一种基于端系统硬件性能的模型轻量化部署方法及装置, 通过静态硬件性能评估查询数据库获取最大算力、批处理量等参数, 通过动态运行状态监控实时计算实际算力和内存作为压缩目标, 并在硬件资源变化超阈值时触发轻量化, 实现压缩策略的动态调...
  • 本发明公开了一种结合知识蒸馏及元梯度初始化剪枝的混合压缩方法, 本发明涉及神经网络模型压缩领域。该结合知识蒸馏及元梯度初始化剪枝的混合压缩方法, 首先在HSD阶段, 设计参数镜像初始化策略:冻结预训练教师网络参数, 并采用拓扑对称的学生网络...
  • 本公开实施例提供一种模型参数确定方法、模型推理系统、解码装置及电子设备, 涉及模型推理技术领域, 包括:基于权重参数, 在第一权重码流中确定待解码码流, 第一权重码流为对当前网络层的初始权重矩阵进行前缀编码处理得到的;对待解码码流进行前缀解...
  • 本公开提供了一种模态统一的数据处理方法、装置、设备及存储介质, 涉及人工智能技术领域, 尤其涉及深度学习、大模型等技术领域。具体实现方案为:利用第一门控网络, 根据输入词元的向量特征, 确定与注意力层中的多个注意力专家对应的多个第一权重参数...
  • 本发明提供的在线序贯前置干涉层极限学习机及分类方法、设备及介质, 涉及机器学习技术领域。本发明的在线序贯前置干涉层极限学习机包括输入层、干涉层、隐藏层和输出层, 输入层用于接收原始样本数据, 干涉层通过非线性核映射降低样本分布复杂度, 所述...
  • 本发明公开了一种基于LTspice的与时间融合神经元仿真系统, 该系统包括:时间模块, 用于根据输入时刻的输入电压确定神经元开始工作的时刻;比较模块, 用于根据上一时刻的第一电压与第二电压计算当前时刻的第三电压;状态模块, 用于根据当前时刻...
  • 本发明提供了一种用于扩散模型推理的异构数据流加速装置及加速方法, 用于对ResNet‑Transformer网络结构的扩散模型执行推理操作, 该加速装置包括多个PE与TPE, PE用于执行ResNet网络对输入数据的卷积运算, TPE用于执...
  • 本发明提供一种基于动态剪枝和压缩查找表的softmax函数硬件加速器, 通过动态剪枝方法保留最大值附近区间的输入值, 减少了待处理的数据量并压缩了查找表的大小, 而后用压缩后的查找表计算e指数, 并使用动态牛顿迭代法计算求和的倒数, 将除法...
  • 本发明公开一种神经网络加速器用多通道类型并行DMA控制器结构, 涉及数据传输技术领域, 用于解决现有DMA控制器结构无法满足神经网络加速器对高并发的需求的技术问题;本发明的神经网络加速器用多通道类型并行DMA控制器结构中, DMA控制器被设...
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