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  • 本发明公开了一种基于MADDPG算法的多智能体障碍物环境下协同围捕,首先,在策略网络中引入长短期记忆网络层,以利用观测序列的时序特征提升决策质量;其次,在经验回放模块对长度为T的轨迹序列按末端时序差分误差加权,并通过指数衰减向前传播,以保证...
  • 本发明公开一种基于有模型离线强化学习的自动驾驶路口通行方法及装置,涉及智能驾驶技术领域。方法包括:搭建路口交通场景仿真环境,采用预定义的真值轨迹,获取离线专家数据;构建初始的世界模型;采用离线专家数据对初始的世界模型进行训练,输出训练好的世...
  • 本申请实施例提供一种替代交通票务的推荐模型训练方法、推荐方法及程序,其中训练方法包括:基于替代交通票务的历史推荐数据,构建训练包;所述训练包包括多个示例,所述示例为替代交通票务搜索方案;确定所述训练包对应的示例级目标特征信息;以及,确定所述...
  • 本申请提出一种基于动态权重融合的统一监督微调与强化学习训练方法,属于人工智能领域。基于动态权重融合的统一监督微调与强化学习训练方法,基于统一SFT与RL训练目标以平衡知识模仿与策略探索,从而达到提升训练稳定性的目的。包括下述实施步骤:步骤(...
  • 本发明公开了一种结合冻结机制的异构集群混合并行训练方法及系统,属于神经网络技术领域。本发明结合目标异构硬件集群的特性,预测模型中各层在不同类型硬件上的不同硬件上的计算时间和存储需求;采用动态规划求解最优的流水线分割与数据并行配置,得到混合并...
  • 本发明提供的置信度引导的自适应图表示增强学习方法、设备及介质,涉及标签预测与电数据处理技术领域。本发明通过获取由多源异构电子化数据组成的众包数据集,并输入自适应图表示学习模型;对众包数据集进行映射构建原始二分图;基于原始二分图,通过动态置信...
  • 本申请提供了一种大语言模型的训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;方法包括:获取已训练的第一大语言模型和待训练的第二大语言模型,其中,第一大语言模型是通过第一语种的样本数据进行训练得到的;获取第一语种的样本数据以及对...
  • 本发明公开了一种基于层剪枝和参数共享的大模型压缩方法,属于人工智能与自然语言处理技术领域,解决大语言模型部署时内存占用高、计算成本大以及传统剪枝方法未建模层间动态关联性、参数共享技术难以适配剪枝后结构的问题。技术方案包括:通过前向传播计算层...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供了一种动态阈值驱动的AI模型压缩方法及系统。动态阈值驱动的AI模型压缩方法包括,设计了一种自适应的、动态调整的剪枝阈值计算机制。该机制摒弃了依赖固定经验参数的传统模式,采用统计学上更为鲁棒的中位数绝对偏差方法...
  • 本发明提供了一种端侧深度学习模型的剪枝方法,该剪枝方法包括:获取设备端对应的设备参数、初始学习模型及模型参数;设定第一测试剪枝率,并计算模型精度,将模型精度满足第一精度阈值最大的第一测试剪枝率作为第一目标测试剪枝率;根据第一目标测试剪枝率设...
  • 本发明属于人工智能技术领域,适用于医疗领域和金融领域,公开了一种具身智能模型的轻量化方法、装置、设备及介质,所述方法包括:构建模型轻量化评估函数,并基于所述状态向量和模型轻量化评估函数,计算机器人端侧在当前任务下的具身智能模型的轻量化参数;...
  • 本发明属于人工智能技术领域,适用于医疗领域和金融领域,公开了一种具身智能模型的压缩方法、装置、设备及介质,所述方法包括:基于任务敏感权重集对预训练的初始具身智能模型进行结构化剪枝,并根据双臂机器人执行任务的复杂度动态调整剪枝因子,得到第一具...
  • 本申请实施例提供了一种AI模型剪枝的方法和装置,该方法包括:获取第一AI模型,该第一AI模型包括K个第一算子,该K个第一算子的总访存量大于该K个第一算子的目标访存量,其中,K为正整数;根据该K个第一算子的目标访存量和该K个第一算子中每个第一...
  • 本发明涉及综合能源系统优化领域,具体公开了一种时频结合特征提取与聚类加速优化模型训练方法,包括:S1、获取混合整数规划MIP方程数据;S2、进行数据增强,对MIP数据进行提取和预处理;S3、提取时域特征,通过时域自编码器对MIP二部图的变量...
  • 本发明提供多模态大模型增量训练数据筛选方法,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:对新增多模态数据执行模态结构解析,提取各模态向量并计算语义匹配度,剔除低于预设第一阈值的样本;在统一语义空间中计算样本嵌入向量与历史聚类中心的多级语义距离,并根...
  • 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...
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