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  • 本发明提出了一种用于将ADAS(16)的机器学习模型适配到更新任务集的计算机实现方法,ADAS(16)具有多任务机器学习模型(38),方法包括:a)提供由预训练权重矩阵定义的预训练机器学习模型;b)对于每个任务,通过反向传播从任务特定训练数...
  • 本申请公开了模型处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品,涉及人工智能技术领域,本申请的方法中,对混合专家模型的网络权重矩阵进行奇异值分解,并在得到的右奇异向量矩阵中,筛选奇异值小于阈值的列作为零空间基底矩阵。如此,零空间基底矩阵可以表征对...
  • 本申请提供了一种基于惩罚项的梯度优化的神经网络训练方法及相关装置,应用于服务器,通过根据预设的模型架构参数构建神经网络模型,获取训练数据集,并将训练数据集输入至神经网络模型,得到模型输出结果,根据模型输出结果确定误差损失函数,基于预设的权重...
  • 本申请公开了一种基于小样本数据的配电网故障识别方法及相关装置,该方法包括:采集预设时间段的目标配电网的工作数据,得到第一小样本工作数据集;对第一小样本工作数据集进行修正,得到第二小样本工作数据集;对第二小样本工作数据集进行扩充,得到扩充工作...
  • 本发明公开了一种面向轻量级目标检测网络FabricFocus‑Net的结构化剪枝方法,包括模型分析与重要性评估、面向核心模块的结构化剪枝、剪枝后微调与恢复、部署验证;高精度保持与模型压缩的卓越平衡:本发明没有采用传统的、“粗暴”的整体性剪枝...
  • 一种用于控制机器人的设备,其包括处理器和存储指令的存储器,当由处理器执行这些指令时,使得该设备基于各层内的通道之间的相似性而在预训练深度学习模型中确定多个层的权重值。每个层都被分配相应的权重值。该设备还会基于模型的推理时间确定所有层的第一剪...
  • 本申请公开了一种人工智能AI模型的训练方法、装置及计算设备,涉及人工智能AI技术领域,方法包括:在对AI模型的多个模块执行前向计算时,对于待执行重计算的第一模块和依赖于第一模块输出数据的第二模块,在对第二模块的前向计算执行完成后,丢弃第一模...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种参数安全重校准与响应方法、装置、设备及介质,包括:获取基础模型与微调后模型参数并对比得到差分参数;对差分参数进行梯度敏感性分析生成异常关联图谱;利用异常关联图谱检...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,提供一种大模型预训练扩增策略生成方法、预训练方法及装置,该方法包括:获取大模型各模块的扩增操作算子,获取满足目标参数量级的大模型对应的多种目标模型结构;按扩增操作算子数量将预训练过程划分为由初始模型结构到所述目标...
  • 本申请公开了一种图神经网络的训练方法、装置、设备、介质及产品,涉及人工智能领域。该方法包括:获取样本图数据;将样本图数据输入第一图神经网络,通过邻接矩阵分解参数提取样本图数据对应的第一分解矩阵;基于第一分解矩阵重构得到样本图数据对应的第一邻...
  • 本申请实施例提供了一种光子计算芯片,光子计算芯片包括:多层衍射神经网络和光电探测器,其中,所述多层衍射神经网络,用于对输入的光信号进行相位调控得到OAM模式的混合光场;所述光电探测器,用于将所述OAM模式的混合光场转换为适配于不同端口的光电...
  • 本发明公开了一种基于电阻式存储器的神经网络算法设计方法及神经网络运算方法,包括:确定电阻式存储器的非线性响应特性,并根据响应特性,确定电阻式存储器的调节方式;确定神经网络反向传播的参数化方法,其中电阻式存储器的数量、连接方式以及神经网络层间...
  • 本申请涉及芯片硬件架构技术领域,提出一种扩展芯片的立体网格结构、通信方法、系统和设备,具体地,提出一种扩展芯片的立体网格结构,该扩展芯片的立体网格结构通过沿X轴增设K个扩展芯片组,且扩展芯片组复刻初始芯片组的Y/Z轴连接逻辑,无需改动刀片、...
  • 本公开提供一种算子的处理方法及装置、电子设备和存储介质,响应接收到的中间算子的保存指令,为可拆分的目标中间算子添加第一标记信息;在目标中间算子的至少一个输入位置之前及输出位置之后分别插入相同的集合通信算子,并将集合通信算子与第一标记信息关联...
  • 本申请涉及AI模型任务处理的技术领域,特别是涉及一种模型任务的加速方法、装置、模型加速器及计算机设备。方法应用于模型加速器,方法包括:在n小于或等于设定阈值的情况下,基于原始数据构建多个第一输入矩阵;其中,n为批值并表征原始数据中的批次数量...
  • 提供基于内存分块的数据处理方法和数据处理系统。方法包括:将神经网络模型中的将被执行矩阵乘法运算的第一矩阵和第二矩阵存储在存储系统的内存空间中的全局共享的全局存储空间;从全局存储空间读取多个第一划分矩阵和多个第二划分矩阵,并且将所述多个第一划...
  • 根据本公开的实现,提供了用于执行神经网络的运算的方案。根据该方案,获取针对待运算的神经网络的数据流图,数据流图指示神经网络中的至少一个操作和与至少一个操作分别相关联的数据;基于数据流图和用于运算神经网络的目标设备的处理资源配置,确定针对神经...
  • 本发明公开了一种基于低资源环境的大模型加速压缩方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括构建连接强度图谱结合谱聚类划分子模块,基于连续量化位宽搜索机制初始化超网络权重,结合Neumann序列对超网络权重进行更新,通过TA‑DARTS温度退火生成...
  • 本公开的实施例提供了一种量化方法及装置、电子装置、存储介质、电子设备。该方法包括:获得用于执行旋转操作的旋转矩阵,旋转操作包括左旋转操作和右旋转操作;获得人工智能模型的多个层的权重矩阵;根据多个层的类型,使用旋转矩阵分别对多个层的权重矩阵执...
  • 本申请公开了一种缓存预热的方法、装置及电子设备。其中,该方法包括:采集数据对象的请求信息,其中,请求信息包括数据对象在滑动时间窗口内的数据访问请求;确定与请求信息对应的脉冲序列,其中,脉冲序列中包括脉冲频率,脉冲频率用于反映数据访问请求的访...
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