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  • 本申请公开了一种隐空间自动驾驶世界模型的方法、装置、设备及存储介质,涉及自动驾驶技术领域,公开了:获取车辆观测状态、车辆驾驶动作以及奖励;基于信息瓶颈理论,对车辆观测状态编码,得到隐空间特征;基于隐空间特征、车辆驾驶动作以及奖励训练双向预测...
  • 本发明属于光计算技术领域,具体为一种用于光学神经网络的光电混合池化系统。本发明系统包括由基础波导单元、小比例分光采样单元、主光路输出控制单元、光电探测器组成的光学模块;由跨阻放大器构成的电流电压转换及放大单元、电压比较器和逻辑门电路构成的电...
  • 本发明属于集成电路领域,具体涉及一种电流域神经元电路。本发明通过n个多比特乘法单元的并联,以及引入激活函数电路,实现了一种电流域神经元电路。电流域的乘累加操作相较于其他模拟域乘累加操作来说,其优点有:并行性和扩展性高(可以轻松地将数十、数百...
  • 本申请涉及一种数据处理模型的构建方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取目标类脑芯片的参数信息和结构化处理模型;根据目标类脑芯片的参数信息,构建脉冲序列模型;获取样本数据,并利用样本数据,将样本数据输入至脉冲序列...
  • 本发明涉及神经网络硬件电路领域,具体是一种自适应的非易失性神经网络电路,包括多个忆阻阵列及调节电路,忆阻阵列用于存储权重信息并对输入信号进行处理,输出计算结果至调节电路用于对忆阻阵列输出的信息进行处理,调节电路包括控制器和多路选择器,控制器...
  • 本发明公开一种脉冲神经网络电路及电子芯片,其中脉冲神经网络电路包括:特征存储模块,用于存储输入和输出脉冲;脉冲提取模块,用于根据当前计算特征范围检测输入的特征并提取非0特征的脉冲;计算引擎,用于根据输入的脉冲触发读取局部权重,若当前计算特征...
  • 本申请实施例提供了一种面向微控制器的神经网络部署方法及其应用设备,包括:获取神经网络模型文件和微控制器的资源分布信息;基于资源分布信息对神经网络模型文件进行算子划分,生成初始子图序列;对初始子图序列进行编译,生成初始二进制文件,微控制器用于...
  • 本申请公开了一种基于Winograd卷积的视线估计加速微系统,包括:前端计算模块、后端控制模块以及外部存储模块。其中外部存储模块用于向后端控制模块发送初始图像数据以及模型原始的权重与偏置数据,并接收后端控制模块发送的视线估计结果并输出视线估...
  • 本发明公开了一种基于物理场映射的物理驱动神经网络方法及系统,通过编码公式将时空坐标矩阵编码成编码时空场;将所述编码时空场输入到物理场神经网络;为每个目标物理场分量设计一个输出层神经元,生成期望物理场;采用数值微分方法获得物理量的高阶微分项,...
  • 本说明书实施例公开了一种多任务处理模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备,其中,方法包括:创建初始多任务处理模型,初始化共享基础掩码得分张量以及专属残差掩码得分张量,基于共享基础掩码得分张量和专属残差掩码得分张量对每个计算机处理任务生成任...
  • 本申请公开一种基于存算一体芯片的神经网络量化方法及装置,包括:对原始底库向量和原始目标向量进行扩维处理;基于扩维底库向量的每个维度的均值和均方差,对扩维底库向量、扩维目标向量进行归一化;对归一化后的底库向量的每个维度数据排序,获得每个维度的...
  • 本发明涉及一种高效能自注意力模型渐进式轻量化方法,属于人工智能技术领域,本发明通过先将权重量化至较高比特位进行中间过渡,再逐步压缩至目标比特位的方式,使模型在优化过程中能够逐步适应量化所带来的分布变化,从而显著减小量化误差带来的性能损失。这...
  • 一种用于移动端视觉语言模型的分层动态秩自适应方法,涉及视觉语言模型技术领域,其包括分层优化:根据目标模型中各网络层的平均梯度范数分布,将计算图划分为多个阶段,并为不同阶段动态分配差异化的秩值;同时在单层内部为不同功能组件分配细粒度秩值。动态...
  • 本申请涉及一种模型量化方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:将神经网络模型中的各模块按照模块重要性进行降序排列,其中,所述各模块为线性层或卷积层;按照模块重要性排序,逐一根据量化模拟模型中各模块自身的复杂度和预估量化误差确定对应模块...
  • 本发明提供一种神经网络中sub‑abs结构的量化算子优化方法,包括:S1,利用abs不改变大于0的值的特性初步化简:out_q=abs((x_q1‑bias_1)*scale1–(x_q2‑bias_2)*scale2)/scale_out...
  • 本发明的一种具有多个动态参数的激活函数包括五个步骤:S1:接收当前计算层输入的输入特征信号,该信号包含多个维度的信息;S2:基于输入特征信号,通过一个参数生成处理模块进行处理,形成包含至少三个相互关联的动态控制参数的参数生成信号;S3:将输...
  • 本发明公开一种缓解多行为中流行偏差的对抗模拟学习方法,采用多任务共同优化的形式,结合对抗网络和模拟学习等技术缓解了多行为推荐下的流行度偏差问题。该推荐方法将后序行为模块作为生成器、前序行为模块作为鉴别器,构建模拟对抗学习框架,使生成器可生成...
  • 本发明公开了一种基于时序卷积网络与主辅双网络结构的非线性系统响应预测方法,属于非线性系统建模与预测技术领域。该方法包括:构建训练数据集,通过滑动窗口法处理非线性系统的激励序列和响应序列,生成多个样本;构建主预测网络,其由主时序卷积子网络和主...
  • 本发明公开了一种面向存算一体的网络效率测评方法、装置、设备、介质及产品,该方法包括:通过指标学习模型对待测评的网络结构进行指标预测,得到多个运行评价指标预测值;其中,所述指标学习模型根据预先搜索构建的满足预设的存算一体计算阵列部署条件的采样...
  • 本发明涉及人工智能与自动驾驶技术领域,公开一种混合专家和截断扩散的认知驱动VLA世界模型自动驾驶系统,包括:一个统一自回归Transformer骨干,其层内包含认知驱动因果注意力模块与混合专家前馈网络,骨干用于联合生成未来世界token与即...
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