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  • 本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种基于GRPO强化学习的神经网络自动化剪枝方法,包括在待剪枝神经网络的批量归一化层中引入动态缩放因子,并结合注意力机制计算待剪枝神经网络各卷积层通道的重要性评分;基于步骤S1的重要性计算结果,构建包含层...
  • 一种用于减小基础模型的网络维度的方法,所述方法具有以下步骤:‑提供(S1)具有预训练的权重矩阵的基础模型,所述基础模型被训练用于解决目标任务;‑将所述基础模型转换(S2)为具有权重矩阵的一次性模型;‑向所述一次性模型的每个权重矩阵添加(S3...
  • 本申请涉及AI领域。具体涉及一种模型压缩方法及相关设备。该方法包括:在训练目标模型的过程中,模型压缩装置获取目标模型在多个时刻的模型检查点,第一时刻的模型检测点包括目标模型在第一时刻的权值参数和优化器动量参数;多个时刻包括第一时刻;模型压缩...
  • 本发明公开了一种面向ECG监测的SNN学习加速器,其包括寄存器配置模块、异步全局控制模块、异步神经网络控制模块、异步二分类CNN模块、异步四分类SNN模块、异步权重更新模块、以及内存管理模块,首先,该加速器对应电路构建双层动态网络,分层式动...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于感知分析的多智能体优化训练方法及系统,包括:获取每条命令的每个类型的初始感知描述向量;获取各命令的每个类型的最终感知描述向量;比较目标命令与历史分析任务中所有命令的相似性,获得各参考命令对于目标命令的...
  • 本发明公开面向中文文本分类的BERT‑脉冲神经网络融合训练方法,涉及自然语言处理技术领域,解决现有技术缺乏针对中文语言特性的脉冲神经网络BERT实现方案在中文语料预处理、中文文本特征适配和中文语义记忆优化等方面的技术空白;本发明包括步骤S1...
  • 本公开的实施例公开了模型训练方法、图表展示方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:根据图表图像集,利用初始图表代码生成模型,生成初始图表代码信息集;对于每个初始图表代码信息,执行生成步骤:执行该初始图表代码信息,得到初始图表;生...
  • 本申请公开了一种卷积神经网络建模方法、装置、设备、存储介质及产品,涉及计算机视觉技术领域,包括:输入特征图经预设的深度可分离卷积处理,每个特征输出多个通道的特征图;随后对多通道输出进行特征平移再相加的融合操作,扩展融合特征图的局部空间覆盖范...
  • 一种用于提取最优网络架构以解决目标任务的方法,该方法具有以下步骤:‑提供(S1)基于经标记的训练数据来预训练的超模型,以解决目标任务,其中,该超模型具有多个经过预训练的操作;‑向该超模型的操作中的至少一个操作添加(S2)至少一个LoRA模块...
  • 本申请公开一种神经网络量化方法、装置及设备,根据第一神经网络的前向传播计算图和目标推理引擎的量化版本网络层集合,对第一神经网络进行量化,由于量化版本网络层集合是根据目标推理引擎对应的量化规则确定的,故是基于目标推理引擎的量化规则进行的量化,...
  • 本申请公开了一种注意力机制计算方法、设备、介质及产品,方法包括:控制第二线程束组加载第i个查询矩阵分块;控制所述第二线程束组利用第i个查询矩阵分块与转置后的第j个键矩阵分块进行矩阵乘运算和指数运算,得到第j个注意力分数矩阵分块;控制第一线程...
  • 本申请公开了一种注意力机制计算方法、设备、存储介质及产品,方法包括:对查询矩阵分块与键矩阵分块进行矩阵乘运算,得到第一精度类型的第一乘积矩阵分块并写入第二寄存器组后进行指数运算,得到分子矩阵分块;将量化后的分子矩阵分块按照第二精度类型写入第...
  • 本发明公开了一种基于合并掩码的MaxPool2d硬件数据处理方法。通过获取当前待处理数据块;获取并根据当前硬件加载数据块大小以及池化窗口联合描述数据,通过联合掩码计算方法,计算得到当前数据加载掩码和当前空洞掩码;通过与操作处理方法,对当前数...
  • 本申请公开了一种存算一体电路、激活函数获取方法及推理芯片,涉及神经网络技术领域。该电路包括存储器阵列、电压调控电路以及比较输出电路;通过存储器阵列对上一层神经网络输出的结果进行点积运算,并生成多列对应的求和电流,同时由内部的参考列单元提供对...
  • 本申请涉及一种具有融合算子的神经网络,包括卷积运算以及逐元素运算,卷积运算包括卷积子运算和偏置子运算;神经网络被部署在人工智能加速器中,包括用于执行卷积子运算的卷积单元和用于执行偏置子运算与逐元素运算的单点处理单元;单点处理单元包括依次连接...
  • 本发明公开了一种用于永磁同步电机不平衡电磁力的预测方法,包括以下工作步骤:步骤一:推导不平衡电磁力的数学公式;步骤二:建立永磁同步电机的二维模型;步骤三:基于CPO‑BP混合算法的电机多目标优化设计;步骤四:神经网络模型准确性评估;步骤五:...
  • 本发明涉及深度学习与轻量化网络技术领域,尤其为一种基于数据特征的具有深度学习功能的低算力、高均整度网络架构模型,包括数据特征动态解析模块、异构子网络生成模块、特征路由与均整度调控模块以及自适应算力优化模块,所述数据特征动态解析模块:对输入数...
  • 本申请公开了一种基于神经网络转换的任务推理方法、装置、设备及介质。包括:获取预训练的人工神经网络,所述人工神经网络中包含多个使用ReLU激活函数的神经元层;选取目标数据集输入所述人工神经网络,分别统计每个神经元在所述目标数据集上的均值和方差...
  • 本公开涉及用于自主系统和应用的利用时间建模的路径感知。在各种示例中,为了改进机器学习实现中的路径感知,时间模型包括主干模型,该模型经过训练后可预测当前输入帧的一个或更多个路径感知输出,例如路径几何形状、路径类别、路径不确定性和/或其他路径属...
  • 本发明涉及人工智能领域,提供一种算子计算方法、电子设备和存储介质,其中方法包括:将原始数据划分为多个片段,并将多个片段分配至不同线程束;并行控制每个线程束计算所分配片段的片段最大值以及基于片段最大值确定的第一指数和;基于每个片段的片段最大值...
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