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  • 本发明公开基于激活函数的强化学习梯度控制方法、训练平台及方法,涉及强化学习技术领域,解决现有技术缺乏对梯度传播路径上非线性变换的精细化调节的技术问题;本发明包括通过策略分布熵控制基线在即时回报与统计/常数基线之间切换,高熵阶段偏向提高探索效...
  • 本申请公开了一种基于数据混淆的安全两方sigmoid计算方法及装置,涉及隐私计算技术领域,该方法中,第一参与方节点和第二参与方节点先基于各自的私有数据矩阵执行安全两方矩阵位乘协议得出第一位乘计算结果和第二位乘计算结果;之后再基于第一位乘计算...
  • 本发明涉及电力电子与电力系统技术领域,特别涉及一种基于脉冲神经网络的语义感知方法及装置,其中,方法包括:基于事件驱动采样,获取目标配电网中每个变换器的瞬态信号;将每个变换器的瞬态信号转换为二进制脉冲;将二进制脉冲输入至脉冲神经网络中进行语义...
  • 本发明公开一种基于权重继承的大模型初始化及训练方法、系统,方法包括:将预训练大模型前k层与轻量化模型前k层建立映射,采用基于激活值重要性的权重采样方法筛选关键通道权重;针对继承引发的数值不稳定问题,采用奇异值分解对大模型待继承权重矩阵进行分...
  • 本发明属于神经网络硬件设计领域,通过构建无乘法基本运算的指令集作为搜索空间,避免使用高能耗的乘累加操作;其次,设计基于NSGA‑III多目标优化的进化搜索框架,以精度、能耗与可靠性为联合优化目标,在搜索过程中动态评估候选函数的综合性能;随后...
  • 本发明涉及一种基于二阶流控忆阻器的无电感混沌神经元电路,属于神经形态计算与非线性电路技术领域。所述电路采用极简的并联结构,仅由一个电流源、一个电容及一个二阶流控局部有源忆阻器构成。所述忆阻器通过两个内部状态变量的非线性耦合,在提供局部有源特...
  • 本公开提供了一种基于时域兴奋特性的光神经网络计算系统及方法,包括:脉冲时钟序列模块,用于产生参考时间序列;多通道脉冲激光器阵列,用于基于参考时间序列产生亚纳秒脉宽的半导体神经元激光脉冲;时域与波分复用模块,用于基于参考时间序列对激光脉冲同时...
  • 本申请公开一种SLM复用衍射光学神经网络系统及误差自校正方法,包括:光信息输入模块用于生成并输出携带物体信息的光信号;衍射相位调控模块用于接收光信号,以及对光信号进行相位调制与衍射传播处理;成像模块用于采集经相位调制与衍射处理后的光信号;其...
  • 本发明公开了一种频谱分离学习的多保真物理信息神经网络建模方法,涉及多保真代理模型建模领域,包括:S1、通过简单数值求解或CFD软件快速仿真计算得到与对应流场或物理场相对应的低精度数据;S2、构建包含傅里叶特征嵌入层的神经网络,采用低精度数据...
  • 本申请属于语言图像多模态融合技术领域,公开一种基于冗余层剪枝的视觉语言大模型压缩和加速方法,该方法首先获取视觉与文本词元的隐藏状态;接着综合模态内外注意力计算每个词元的重要性分数;据此筛选重要词元以定位冗余层,并按预设阈值进行剪枝,得到剪枝...
  • 本发明提供一种双模态的场景轻量化垂类模型构建方法、系统及电子设备,通过获取双模态数据并进行预处理,再进行视觉‑文本跨模态重要性评分,采用结构化剪枝策略,根据重要性评分动态调整剪枝比例,保留关键视觉通道和文本神经元,实现模型轻量化,通过知识蒸...
  • 本申请实施例提供了一种模型训练方法、车载视觉感知平台及计算机可读存储介质。方法包括:根据目标平台的硬件参数构建初始模型和目标函数,硬件参数用于表示目标平台的计算能力、能效和存储限制,目标函数用于约束初始模型的推理延迟、能耗和存储占用;基于初...
  • 本申请提供的用于深度学习模型的训练方法及降雨短临预报方法,涉及人工智能及天气预报技术领域,其中,用于降雨短临预报深度学习模型的训练方法包括:根据预报时长,将降雨短临预报分解为多个子任务,其中,各个子任务包括输入历史雷达回波图像及输出该历史雷...
  • 本发明公开了近视图像深度学习识别模型训练方法,具体涉及医学图像处理与深度学习技术领域,用于解决现有深度学习模型在近视眼底图像分析中缺乏解剖结构先验知识引导的问题;该方法通过获取近视眼底图像及解剖结构先验知识数据,利用深度学习模型提取多尺度特...
  • 本发明公开了一种基于睡眠机制的人工神经网络非样本类增量学习方法,涉及人工智能技术领域。该方法包括:通过目标类别任务的数据集训练人工神经网络,得到清醒学习阶段的人工神经网络;将清醒学习阶段后的人工神经网络的激活函数替换为Heaviside阶跃...
  • 本说明书提供了一种图神经网络的训练方法及装置、介质、设备和程序产品,所述方法包括:获取样本图数据,样本图数据的多个节点中包括带噪声标记的若干节点;基于样本图数据和噪声标记对图神经网络和矩阵估计器进行迭代训练;在任意一轮迭代中:将样本图数据和...
  • 一种大模型继续问的生成方法及装置。在该方法中,获取第一用户与第一大模型之间的一轮对话的对话文本,根据该对话文本包括的第一问题和第一回答生成用于作为该轮对话的继续问的若干候选问题。针对任意一个候选问题,将目标提示词输入奖励模型,得到对应的预测...
  • 本发明涉及多智能体强化学习技术领域,具体为一种无人机集群任务分配的多智能体强化学习方法,包括:在特高压枢纽站的灾后任务分配,整合电磁干扰谱图、故障声纹、巡检图像及动态事件等多模态数据,构建一个基于图神经网络的高保真多智能体仿真模型。作为设计...
  • 本说明书实施例提供一种训练生成模型的方法及装置,针对目标生成模型,可以在GRPO强化学习的基础上,引入竞争性对抗学习的另外一个生成模型,对于同一条输入数据,可以由两个生成模型分别进行处理,各自得到多条生成信息,然后,可以将两个生成模型对应的...
  • 本发明实施例公开了一种模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质,其中,该方法包括:根据对各第一候选动作预测评估的长期累积奖励的第一估计值和预设的期望达到的长期累积奖励的第二估计值,确定动态权衡权重,根据各第一候选动作对应的综合安全得分和预期...
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