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  • 本发明实施例提供了一种神经网络模型的裁剪方法、装置、设备、介质及程序产品。该方法包括:基于目标模型的网络结构,确定对应网络结构中各网络层的裁剪率的、目标模型的裁剪后输出错误量;基于网络结构的可加性特性,确定目标模型的裁剪后输出错误总量为所有...
  • 本发明公开了一种基于局部扰动代理的混合专家模型异构剪枝方法,包括:S1,获取待剪枝的MoE模型的层级结构信息,确定模型中包含的MoE层数量为,并设定剪枝后的总专家激活预算;S2,使用预先选定的校准数据集,针对每一MoE层在不同激活专家数下的...
  • 本发明公开了一种基于多概念解耦与组合的视频生成模型训练及推理方法,涉及人工智能与计算机视觉技术领域。包括:获取参考图像与参考视频数据,构建引入了内容、风格及运动低秩矩阵模块的基础视频生成模型;利用迭代双分支解耦策略,通过交替冻结机制、互补提...
  • 本发明公开了一种面向社交网络链路预测的时序图网络并行训练加速方法。该方法首先对训练集中的每条用户交互边计算冗余性评分和陈旧性评分,并根据冗余性评分和陈旧性评分计算综合信息损失评分;其次,根据预设的核心集保留比例α,选取所有用户交互边综合信息...
  • 本公开提供了一种策略大模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机技术领域,尤其涉及人工智能、深度学习、大模型、自然语言处理等技术领域。具体实现方案包括:获取多智能体系统在执行目标任务时,生成的N个关键状态转换;其中,N个关键状态转...
  • 本申请提供一种光电储备池计算装置、方法、设备、介质及程序产品,涉及信息化软件系统技术领域,用于降低深度光电储备池计算系统的硬件结构的复杂度,提高整体计算性能。该装置包括:依次连接的光源模块、复用器和储备池处理模块;光源模块,用于产生具有不同...
  • 本发明公开一种光子NPU(NeuralNetworks Process Units)嵌入式神经网络处理器,包括:(1)电磁波总线, (2)乘加模块、(3)激活函数模块、(4)二维数据运算模块、(5)解压缩模块,将(NPU)嵌入式神经网络处理...
  • 本发明公开了一种基于阈值忆阻器的多机制经典条件反射神经电路系统,由味觉神经元N1、视觉神经元N2、听觉神经元N3、视觉神经元N4、抑制性中间神经元N5以及唾液神经元N6构成,各神经元之间的突触连接采用阈值忆阻器实现可塑性调节,通过在突触输入...
  • 本发明公开了一种面向硬件仿真场景的模拟器预仿真方法,涉及模拟器预仿真技术领域,包括以下步骤:S1、为模拟器构建性能映射关系模型;S2、基于性能映射关系模型,对多线程并发行为进行分析,生成多线程预测性能;S3、接收原始指令流,并结合多线程预测...
  • 本申请公开了一种加速器及服务器,涉及计算机技术领域,通过对卷积计算进行逐级维度分解,将原本复杂的三维卷积运算转换为多个较小规模的二维与一维卷积计算,不仅降低了单次计算的运算复杂度,还减少了对外部的存储设备的访问次数和访问带宽需求。一维卷积计...
  • 本申请属于计算机体系结构及人工智能加速器领域,公开了一种面向全片上DLRM推理的软硬件协同异构存储计算加速器,该加速器为单芯片系统,其在同一芯片内集成了由静态随机存取存储器和嵌入式动态随机存取存储器组成的控制域、片上存储域、存内计算域和片上...
  • 本申请描述了神经网络加速器、混合卷积‑向量运算处理系统和计算机实现的方法。神经网络加速器包括:指令解码器,被配置为将来自处理器的神经网络计算指令解码为权重负载控制信号、激活负载控制信号和计算控制信号;多个权重选择器,被配置为根据权重负载控制...
  • 本公开提供一种由电子装置执行的方法和电子装置。一种由电子装置执行的方法可包括:在由电子装置执行大语言模型的推理时,由电子装置的处理器将大语言模型中的Transformer层中的前馈网络的参数加载到电子装置的存储设备的存储模块中;由处理器执行...
  • 本发明提供一种基于动态阈值反馈复位的多值脉冲神经元处理方法,涉及类脑智能计算的技术领域,方法包括:通过引入与输入电流显式关联的动态阈值、多值发放机制以及结合历史脉冲行为的反馈复位调节,使神经元在单时间步内具备更高的信息表达能力和自适应状态调...
  • 本发明公开了一种神经网络稀疏化方法、介质和计算机程序产品。该神经网络稀疏化方法包括:为神经网络系统中的待稀疏化网络单元中的每个神经元设置对应的偏置项,其中偏置项的值是基于所对应的神经元的激活频次而被动态更新的;基于待稀疏化网络单元的输入激活...
  • 本发明公开了一种模型量化方法、装置、存储介质、产品及终端设备,所述方法包括:获取待量化模型的待量化网络层的浮点型参数的量化范围,并计算初始缩放因子和初始零点;按照不同的取整规则分别对初始零点进行取整处理,获得不同的候选零点;根据不同的候选零...
  • 本发明提供基于分组令牌的ViT模型自适应稀疏化方法及装置,涉及深度学习模型加速技术领域。包括:将自动驾驶感知图像输入训练完成的基于分组令牌的ViT模型,以该模型中集成的令牌评分与筛选模块、分组聚合模块,对自动驾驶感知图像进行端到端特征提取与...
  • 本发明实施例提供一种大模型量化方法、系统、设备及介质,属于模型量化技术领域。该方法包括:将校验数据逐块的输入到全精度大模型中获得全精度大模型中每个全精模型块对应的第一参数;将校验数据逐块的输入到全精度大模型中分别对权重和激活值进行量化获得全...
  • 本申请涉及深度神经网络技术领域,提供了基于权重感知的激活稀疏方法、装置、设备及存储介质,该方法用于深度神经网络,所述方法包括:在所述深度神经网络进行前向传播过程中,针对各所述线性层,获取各所述线性层输入的激活值向量;针对同一激活值向量中的各...
  • 本发明公开了一种终端环境下基于参数交换机制的多出口模型推理加速方法。本发明包括Encoder‑only Transformer模型参数分组量化方法、参数异步加载问题模型、基于优先队列的IO规划算法。本发明首先考虑模型参数的重要性差异,将模型...
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