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  • 提供支持人工神经网络ANN和脉冲神经网络SNN网络结构的统一软硬件方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括:将用于SNN的脉冲向量数据作为与用于ANN的ANN网络数据的一个或多个第一数据类型兼容的一个或多个第二数据类型,其中,一个或多个第...
  • 本申请公开了一种非均匀量化方法、装置、设备、存储介质及产品,涉及数据处理技术领域,非均匀量化方法包括:对数据样本集合进行非均匀划分,得到划分后的多个目标簇;确定各目标簇对应的缩放因子和零点偏移量;基于缩放因子和零点偏移量对数据样本集合进行量...
  • 本发明属于深度学习模型压缩与优化领域,尤其涉及一种基于注意力转移的解耦知识蒸馏方法。该方法通过结合类别注意力转移和目标与非目标解耦蒸馏,解决传统知识蒸馏中可解释性不足、损失平衡不灵活及空间信息忽略的问题。注意力转移模块利用类别激活图CAMs...
  • 本申请提供了一种模型量化实现方法、模型及计算机设备,获取目标浮点模型和训练数据集,确定目标浮点模型包含的各个神经网络层对应的量化配置;不同神经网络层对应的量化配置与相应神经网络层被量化后相比于目标浮点模型性能的变化程度相关,按照各个神经网络...
  • 本发明涉及一种数据的编码方法、解码方法、编码器、解码器、计算装置、介质和程序产品。该数据的编码方法包括:将待编码的张量数据切分成多个数据块,所述多个数据块对应至少一种数据格式;为多个数据块中的当前数据块匹配缩放因子,使得当前数据块内的数据共...
  • 本发明公开了一种面向模型压缩的评估方法、电子设备、介质,包括:对待评估的模型生成M个关系图;根据M个关系图对待评估的模型进行训练,得到M个训练好的模型;选取其中最佳模型mi作为压缩基准,并获取其图指标数据;采用剪枝、量化和蒸馏对模型mi进行...
  • 本申请实施例提供了一种基于混合专家网络的张量处理方法、设备及存储介质,涉及人工智能芯片技术领域,该方法包括:将人工智能芯片部署的M个专家子网络各自的专家子算子融合成一个融合专家算子,融合专家算子对应一个核函数;沿目标维度对M个专家子网络各自...
  • 本发明公开了一种SNN硬件加速器,属于集成电路技术领域,提供了实现STDP+DFA算法的硬件架构,基于LIF神经元阵列实现了SNN网络各网络层的计算;SNN硬件加速器中设置有与SNN网络中各神经元一一对应的多个活跃度计数器;通过活跃度计数器...
  • 本发明提供的智能计算任务处理方法、装置、移动设备、存储介质及程序产品,方法包括:获取处理智能计算任务的移动设备的设备特征信息,并根据设备特征信息确定移动设备是否具备推理加速能力;若是,则部署适用于神经网络处理器的推理模型;否则部署适用于通用...
  • 本申请实施例公开了一种稀疏加速器定制方法及相关装置,该方法包括使用稀疏张量表达式对目标稀疏计算负载进行建模得到输入数据;调用数据流原语枚举该输入数据所有可能的循环计算迭代顺序及其对应的数据存储格式,得到多个稀疏数据流,稀疏数据流用于刻画对输...
  • 本发明公开了一种基于位级稀疏性的软硬件协同加速方法及FPGA架构,该方法包括:基于位级串行算术单元组成目标阵列,基于粗粒度编码方法,将操作数转换为用于位级稀疏计算的编码表示;位级串行算术单元为与粗粒度编码方法协同设计得到;基于查找表资源特性...
  • 本发明公开了一种基于动态压缩和稀疏重排序的图卷积网络加速器及设备,本发明的图卷积网络加速器包括组合引擎、聚合引擎、控制器和存储单元,聚合引擎包括依次相连的ECSR译码器、调度器和多个多核SIMD处理器,ECSR译码器用于从稀疏压缩格式ECS...
  • 本发明涉及集成电路技术领域中面向边缘智能的二值化神经网络专用硬件加速器,通过以下多层次的优化手段,实现了BNN硬件加速器的高效能并行计算:多体存储器设计与Ping‑Pong缓冲结构,有效重叠数据传输与计算时间,显著提升系统吞吐量;利用分级对...
  • 本申请实施例提供了一种张量指令优化方法、设备及存储介质,涉及人工智能芯片技术领域,该方法包括:依次遍历目标基本块中的N个张量指令,若存在当前遍历的张量指令所依赖的目标指令,且该张量指令与目标指令之间存在L个中间指令,则基于L个中间指令各自的...
  • 本发明属于集成电路芯片设计及人工智能技术领域,为解决目前芯片难以针对大模型算子进行专业加速计算的问题,提供一种多输入输出Transformer模型芯片架构及计算方法。其中,多输入输出Transformer模型芯片架构包括编码器模块、解码器模...
  • 本发明涉及集成电路芯片设计及人工智能技术领域,为解决目前的长短时记忆网络计算芯片存在LSTM时间序列算法的加速计算时效性差和性价比高的问题,提供一种面向MIMO时序信号的长短时记忆网络计算芯片及方法。其中,面向MIMO时序信号的长短时记忆网...
  • 本申请公开了一种时序信号处理系统、神经形态计算网络及电子设备,涉及神经系统信号处理技术领域,包括:控制模块,用于将接收的时序信号转换为脉冲信号,还用于输出第一控制信号和第二控制信号;RRAM模块,与控制模块连接,用于根据第一控制信号对脉冲信...
  • 本发明涉及一种基于忆阻器的类脑神经突触模拟电路架构,包括:忆阻器电桥结构和差分放大电路,其中,忆阻器与电阻以桥接形式相连,构成惠斯通电桥结构,忆阻器与电阻交替分布于桥臂,电桥的一端接输入电压源组成所述忆阻器电桥结构;所述忆阻器电桥结构,用于...
  • 本公开的实施例涉及人工智能领域,提供了用于机器学习模型的方法、装置、设备和存储介质。本公开的实施例所提供的构建方法,该方法涉及包括一个或多个隐藏层的模型,一个或多个隐藏层包括至少一个神经元,方法包括:获得训练数据集,训练数据集包括通过一个或...
  • 本公开提供了光计算方法、光计算系统、存储介质以及程序产品;其中,光计算方法包括:获取输入矩阵和输入光信号;其中,输入矩阵为非酉矩阵;对输入矩阵进行矩阵分解处理和逆计算处理,生成输入矩阵对应的扩展矩阵;其中,扩展矩阵由输入矩阵、完成矩阵分解处...
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