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  • 本申请涉及数据处理技术领域, 尤其涉及一种卷积神经网络模型的压缩方法、装置和存储介质。包括:为预训练的卷积神经网络模型中的每个跳跃连接结构增加跳跃卷积层, 得到初级网络模型;跳跃卷积层用于对跳跃连接结构的输入进行特征重采样;在训练初级网络模...
  • 本申请提供一种地层孔隙压力预测方法、装置、电子设备及存储介质, 涉及油气资源勘探开发技术领域。包括:取深度, 深、浅电阻率, 地层密度和声波速度, 预处理, 得预处理后的深度, 深、浅电阻率, 密度和速度;根据预处理后的深、浅电阻率得动态门...
  • 本发明涉及一种基于双分支神经网络模型的光学系统装调方法, 涉及光学装调与人工智能交叉技术领域, 解决现有技术中模型对失调量预测的精度受限、模型泛化能力低, 以及难以应用于实际装调场景的技术问题。该方法包括以下步骤:元件失调灵敏度分析;实际装...
  • 本申请涉及数据处理技术领域, 尤其涉及一种跳跃连接结构的压缩方法、装置和存储介质。包括:为跳跃连接结构增加跳跃卷积层, 得到待压缩跳跃连接结构;待压缩跳跃连接结构中包括至少一个直连卷积层, 一个跳跃卷积层, 以及一个融合层;确定待压缩跳跃连...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本公开涉及一种用于压缩神经网络的参数的方法和装置, 具体地, 描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为:获得神经网络的多个权重参数;使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码;根据一个或多个先前编码的权...
  • 本发明公开了基于轻量注意力的MLP架构的长期时间序列预测方法及系统, 方法如下:步骤1:时序数据预处理;步骤2:数据分组重构;步骤3:将得到的时序特征向量进行特征提取和表示, 得到时序特征;步骤4:对时序特征向量进行处理, 得到基于训练数据...
  • 本公开的实施例涉及人工神经网络处理方法和系统。一种方法包括:经由第一人工神经网络(ANN)处理级对至少一个输入数据集应用第一ANN处理, 从而产生第一组输出值作为结果;经由多个另外的ANN处理级对至少一个输入数据集应用第二ANN处理, 从而...
  • 本发明提出了一种基于分段近似实现的Softmax加速器及设计方法, 包括:最大值模块、减法模块、数据分割模块、指数模块、加法树模块以及对数模块;最大值模块的输入是Softmax的输入向量xi, i=1, 2, 3……n, 通过多路并行比较器...
  • 本发明属于硬件加速器领域, 公开了一种适用于FPGA的Transformer模型长文本推理的加速器、架构及方法, 本加速器包括多个计算核心, 计算核心包含数据获取单元、控制器单元、统一运算阵列、片上缓冲区和片上暂存区;首先将长文本对应的查询...
  • 本公开涉及神经网络处理器技术领域, 具体涉及一种神经网络处理器、控制方法、装置、设备及介质, 神经网络处理器包括数据预处理单元、重构互联网络单元及处理单元阵列, 数据预处理单元被配置为接收待处理数据, 划分为多批并逐批传输到重构互联网络单元...
  • 本发明公开了一种基于有机电化学晶体管的仿生神经元电路, 属于有机电子与神经形态工程交叉领域, 包括有机电化学晶体管、电容、电压源、电导以及恒流源, 第一有机电化学晶体管的栅极与电容的第一端连接, 第一有机电化学晶体管的源极与地连接, 模拟第...
  • 一种多任务网络训练方法, 该多任务网络包括:骨干网, 骨干网包括:具有权重矩阵的网络层, 网络层具有独热掩码矩阵, 独热掩码矩阵包括:T个(T≥2)子矩阵, 一个子矩阵与一个任务相关, 子矩阵用于遮蔽网络层中的参数。该方法包括:获取T个任务...
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