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最新专利技术
  • 一种基于非均匀分组阿达马变换与激活分布自适应的大模型量化方法
    一种基于非均匀分组阿达马变换与激活分布自适应的大模型量化方法_浙江大学_202511031445.0
    本发明属于大模型量化技术领域，公开了一种基于非均匀分组阿达马变换与激活分布自适应的大模型量化方法，该方法包括以下步骤：首先通过非均匀分组阿达马变换消除激活矩阵中的异常值，解决均匀分组导致的分布异常问题；其次构建等效变换误差消除算法，采用GP...
    2026-03-11
  • 神经网络模型的量化感知训练方法、装置、电子设备和存储介质
    神经网络模型的量化感知训练方法、装置、电子设备和存储介质_广州小马慧行科技有限公司_202511676689.4
    本申请涉及一种神经网络模型的量化感知训练方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取待训练的第一神经网络模型；识别出第一神经网络模型中的算子对和非模块算子，其中，非模块算子为不基于模块类实现的运算操作，算子对中包含连接的卷积算子与批量...
    2026-03-11
  • 模型训练方法和装置、存储介质及电子设备
    模型训练方法和装置、存储介质及电子设备_腾讯科技(深圳)有限公司_202410734404.7
    本申请公开了一种模型训练方法和装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取目标数据分布，其中，目标数据分布中的每个数据包括提示文本、提示文本的正例回复文本和对提示文本的负例回复文本；使用目标数据分布，对待训练的奖励模型进行训练，得到目标...
    2026-03-11
  • 混合精度量化策略确定方法及装置
    混合精度量化策略确定方法及装置_杭州海康威视数字技术股份有限公司_202410753284.5
    本申请公开了混合精度量化策略确定方法，包括：根据目标硬件所支持的多个不同的量化精度，确定神经网络模型中每一个算子的量化位宽选择范围；根据神经网络模型的各个算子以及对应的量化位宽选择范围，生成的候选混合精度量化组合，候选混合精度量化组合用于对...
    2026-03-11
  • 一种面向深度学习加速器的算子自动生成方法和装置
    一种面向深度学习加速器的算子自动生成方法和装置_中国科学技术大学_202511072998.0
    本公开属于深度学习加速器的算子生成技术领域，具体涉及一种面向深度学习加速器的算子自动生成方法和装置。其中所述方法包括：通过大语言模型对目标硬件的算子生成任务根据参考实现生成可调优程序，其中所述可调优程序包含标记化的决策参数及其候选配置集，所...
    2026-03-11
  • 基于相变存储器的可调激活神经元电路及多层推理加速装置
    基于相变存储器的可调激活神经元电路及多层推理加速装置_华中科技大学_202511091724.6
    本发明公开了一种基于相变存储器的可调激活神经元电路及多层推理加速装置，涉及微纳电子技术领域，包括：神经元输入端，用于接收待激活的数据，神经元输出端，用于输出经过非线性激活处理后的数据；激活参数调节电路与激活函数电路相连，激活函数电路中包括：...
    2026-03-11
  • 基于存算一体加速器的数据处理方法及装置
    基于存算一体加速器的数据处理方法及装置_中国移动通信有限公司研究院_202511095751.0
    本公开提出一种基于存算一体加速器的数据处理方法及装置，涉及算力技术领域。其中，方法包括：基于卷积核可滑窗次数和展开规则，对卷积核权重以向量为单位进行单一维度移位复制并映射至存算一体加速器的交叉阵列中；将输入特征图以向量为单位输入至交叉阵列中...
    2026-03-11
  • 一种忆阻神经网络实现电路
    一种忆阻神经网络实现电路_杭州电子科技大学_202511197179.9
    本发明公开了一种忆阻神经网络实现电路，包括突触电路、减法电路、神经元电路和Widrow‑Hoff算法电路；突触电路与减法电路连接，用于计算得到突触电路随输入变化的电压，该电压反映了突触的变化，减法电路与神经元电路连接，用于对减法器的各输出进...
    2026-03-11
  • 多FPGA协同深度神经网络并行加速方法
    多FPGA协同深度神经网络并行加速方法_南通收敛空间科技有限公司_202511281454.5
    本发明涉及计算机技术领域，且公开了多FPGA协同深度神经网络并行加速方法；本发明通过主机控制节点对深度神经网络模型进行统一编译与基于动态规划算法的自动化计算图分割映射，生成融合数据、模型及流水线并行的异构策略，有效解决了单FPGA算力资源受...
    2026-03-11
  • 一种基于双分支光路的浅层全光衍射神经网络方法及系统
    一种基于双分支光路的浅层全光衍射神经网络方法及系统_安徽大学_202511610299.7
    本发明公开了一种基于双分支光路的浅层全光衍射神经网络方法及系统，在单层相位掩膜中构建双分支并行光路，对输入光场进行同步调制与特征提取，并通过相干叠加实现输出融合，通过双分支设计，有效增强浅层结构的非线性表达能力，缓解传统单层网络特征提取不足...
    2026-03-11
  • 神经网络模型训练方法、优化叶片设计方法及相关装置
    神经网络模型训练方法、优化叶片设计方法及相关装置_中国航发商用航空发动机有限责任公司_202410713035.3
    本公开涉及神经网络模型训练方法、优化叶片设计方法及相关装置。一种训练用于评估叶片的气动性能的神经网络模型的方法，包括：获取符合气动性能要求的多个叶片；对多个叶片进行设计样本点分析，以获取在气动设计域内的设计参数组合的集合以及其中每个设计参数...
    2026-03-11
  • 一种模型训练方法、数据调用方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品
    一种模型训练方法、数据调用方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品_京东科技控股股份有限公司_202410749464.6
    本发明实施例公开了一种模型训练方法、数据调用方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品。该模型训练方法包括：获取数据集及多个数据源分别对应的单次调用成本，对于多个训练调用对象中的每个训练调用对象，数据集包括在多个数据源下分别对应训练调用对象的...
    2026-03-11
  • 用于训练变分自动编码器的设备和方法
    用于训练变分自动编码器的设备和方法_罗伯特·博世有限公司_202510774781.8
    用于训练机器学习系统的计算机实现方法，包括：通过机器学习系统的编码器并且基于训练传感器信号，确定第一中间表示和第二中间表示，第一中间表示表征潜在空间的潜在分布的均值，第二中间表示表征所述潜在分布的方差和/或协方差；基于第一中间表示和第二中间...
    2026-03-11
  • 神经网络训练数据集生成方法、装置、设备及存储介质
    神经网络训练数据集生成方法、装置、设备及存储介质_中国第一汽车股份有限公司_202511148599.8
    本申请涉及数据采样技术领域，特别涉及一种神经网络训练数据集生成方法、装置、设备及存储介质，包括：获取零部件虚拟模型的形状数据、材料数据和目标载荷位置空间；根据形状数据和材料数据确定零部件虚拟模型的边界约束条件；在目标载荷位置空间进行载荷点分...
    2026-03-11
  • 编码器的前后处理神经网络的训练方法、编码器的编码方法及装置、电子设备和存储介质
    编码器的前后处理神经网络的训练方法、编码器的编码方法及装置、电子设备和存储介质_北京达佳互联信息技术有限公司_202511300459.8
    本公开关于一种编码器的前后处理神经网络的训练方法、编码器的编码方法及装置、电子设备和存储介质。编码器的前后处理神经网络的训练方法包括：将第一训练视频输入到编码器，通过编码器对第一训练视频进行预处理，得到第一预处理训练视频和第一预处理信息；将...
    2026-03-11
  • 算子精度的检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品
    算子精度的检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品_曙光信息产业股份有限公司_202410748462.5
    本申请涉及一种算子精度的检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，所述方法包括：获取深度学习模型中各网络层的属性信息；根据各所述网络层的属性信息，确定各所述网络层的检测模式；根据所述检测模式对相应的所述网络层的算子精度...
    2026-03-11
  • 用于修改用于处理多媒体数据的深度学习模型的架构的方法和神经处理器
    用于修改用于处理多媒体数据的深度学习模型的架构的方法和神经处理器_三星电子株式会社_202510773822.1
    提供了一种用于修改用于处理多媒体数据的深度学习模型的架构的方法和神经处理器。本公开涉及用于修改深度学习模型的架构的自动化方法，以基于在片上系统(SoC)中执行的深度学习模型来提高推断性能。所述用于修改深度学习模型的架构的示例方法包括：在包括...
    2026-03-11
  • 基于强化学习的动态聚类通道剪枝方法
    基于强化学习的动态聚类通道剪枝方法_中国科学院长春光学精密机械与物理研究所_202511650638.4
    本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的动态聚类通道剪枝方法，利用训练图像对经典分类网络进行预训练，得到预训练网络模型；统计预训练网络模型的特征多频响应，构建通道级的网络状态表示；以网络状态表示为顶点构建超图，并利用超图卷积进...
    2026-03-11
  • 基于稀疏化剪枝的大模型动态压缩优化方法及系统
    基于稀疏化剪枝的大模型动态压缩优化方法及系统_飞诺门阵(北京)科技有限公司_202511666527.2
    本发明涉及大模型算法技术领域，尤其涉及一种基于稀疏化剪枝的大模型动态压缩优化方法及系统，该方法捕获推理中因资源波动产生的原始权重波动数据，经稀疏化处理得到稀疏权重基准数据；通过模型推理延迟数据解析计算复杂度，分离出模型规模导致的推理延迟量；...
    2026-03-11
  • 一种基于可学习权重的Token级多模态模型量化方法
    一种基于可学习权重的Token级多模态模型量化方法_杭州电子科技大学_202511261845.0
    一种基于可学习权重的Token级多模态模型量化方法，包括步骤：将满足模态一致性要求的校准样本输入Token级敏感度模型，生成用于表示Token相对重要性的Token级敏感度评分；根据校准样本输入多模态模型获取的未量化浮点输出和伪量化输出，生...
    2026-03-11
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