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  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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:...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 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...
  • 本申请公开了一种存算一体芯片的计算精度调整方法、装置、设备、存储介质和产品。该方法包括:将存算一体芯片的资源信息转换为基于芯粒划分的阵列的多个存算阵列向量,其中,存算一体芯片包括至少两种异构的芯粒,不同芯粒的阵列或者同一芯粒在不同计算精度下...
  • 本发明提出了一种适用于神经元突触单元的自适应时间窗口控制电路,适用于脉冲神经网络中突触学习过程的动态调控。该电路用于检测神经元脉冲输入之间的时间差,并自动调整用于时序依赖突触可塑性电路的控制电压,从而实现学习时间窗范围的实时自适应。该电路采...
  • 本申请公开了一种提示文本的生成方法和装置、存储介质及电子设备。其中,该方法包括:基于初始提示文本执行样本任务,确定目标奖励值,其中,初始提示文本由目标大语言模型根据任务类别生成,目标奖励值用于指示初始提示文本对样本任务的任务执行准确率的影响...
  • 本发明提出一种基于扩散模型和生成对抗网络融合的对抗样本修复方法,属于人工智能安全技术领域。通过构建“双模型协同优化框架”,整合扩散模型的渐进去噪能力与生成对抗网络(GAN)的判别监督优势,实现对抗样本中扰动的高效去除与原始语义信息的精准保留...
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