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  • 本发明提供能够给予用于评价或者确保模型的鲁棒性的适当的环境的技术。本发明所涉及的信息处理装置具有:获取机构,其获取环境参数的预定的预先分布;计算机构,其通过所述环境参数而计算摄动后的环境中的行动的行动价值;决定机构,其基于行动价值而决定相对...
  • 本申请涉及测试时训练技术领域,公开了一种基于一致性正则化的测试时训练方法,该方法包括训练阶段优化和测试时适应。本申请,通过引入可学习的一致性损失函数,使辅助任务能够通过可调参数动态优化与主任务的语义对齐,从而确保模型在适应过程中保持正确的优...
  • 一种基于半监督学习的高效卷积神经网络模型训练方法,通过伪标签推断显著提高模型的精度。首先,使用标注数据集A对模型进行训练,得到Teacher模型;接着,使用训练好的Teacher模型对未标注的数据集B进行伪标签推断,将置信度最大的类别作为数...
  • 本申请实施例提供了一种模型生成方法、装置、电子设备以及存储介质。涉及数据处理技术领域,具体方案如下:将用户针对神经网络模型的生成需求信息输入神经网络模型生成代理中任务总控主代理进行需求解析,生成包括数据准备任务、模型训练任务和模型评测任务的...
  • 本发明提供了一种垂直领域大模型继续预训练的方法,涉及人工智能技术领域。方法包括:获取目标领域语料数据、其他领域优质语料数据与通用领域语料数据;对语料数据进行预处理,构建结构化的数字化语料库;基于语料库对大模型进行全量参数预训练;根据预设策略...
  • 本申请实施例提供了一种模型训练方法、装置、预训练模型、电子设备和存储介质,该模型训练方法包括:将待训练模型模拟映射到数据流架构处理器,获得映射信息;根据所述映射信息确定所述待训练模型的性能信息,所述性能信息用于指示所述待训练模型执行数据处理...
  • 本申请实施例提供了一种语义分割模型压缩方法、装置、设备以及存储介质,该方法包括:获取待压缩的原始语义分割模型和第一样本集;基于第一样本集对原始语义分割模型中的各个网络权重参数分别进行至少一个预设评分维度计算,得到每个网络权重参数对应的重要性...
  • 本公开涉及遥感检测技术领域,提供了一种遥感检测网络模型的压缩方法、系统及介质,所述方法包括:针对分类分支构建判别性特征极化函数;针对回归分支构建边缘增强响应函数;将判别性特征极化函数、边缘增强响应函数分别嵌入分类、回归分支的BN层,借BN层...
  • 本发明实施例公开一种深度学习模型的训练方法、装置及电子设备,涉及集成电路技术领域,能够有效提升深度学习模型的训练效率,改善训练效果。该方法包括:获取多个配置参数组,其中,所述配置参数组用于描述深度学习模型的训练条件;将多个所述配置参数组输入...
  • 本发明公开了电力系统负荷数据的生成方法、系统、设备及介质,属于负荷数据生成领域,方法为:将负荷序列模型作为当前负荷序列模型,从样本负荷序列集合中任选样本负荷序列作为当前负荷序列,基于当前负荷序列重复执行模型更新动作,直至轮询所有样本负荷序列...
  • 本申请公开了一种光‑磁感知神经元电路,涉及神经元领域,该光‑磁感知神经元电路包括:光敏元件及两个磁感知神经元;所述光敏元件的两端分别与两个磁感知神经元连接;每个磁感知神经元均包括约瑟夫森结和神经元电路;当所述约瑟夫森结暴露在磁场中时,所述约...
  • 本发明公开了一种忆容器及其实现方法,本发明方法利用弛豫铁电材料的场致相变效应,通过施加不同电压诱导相变进而获得不同对称性的相,从而得到不同的电场可控的电容态。通过使用定制的脉冲序列,该基于弛豫铁电材料的忆容器实现了对长期突触可塑性(long...
  • 本发明公开了一种注意力机制计算方法、装置、介质、产品及设备,计算集群中配置M(≥4)个沿KV序列长度方向并行的CU,每个CU中配置N(≥2)个沿Q序列长度方向并行的消费者线程束组,消费者线程束组、CU循环加载Q分块、KV分块,经QK计算获得...
  • 本发明涉及脉冲神经网络计算硬件技术领域,具体涉及一种脉冲自注意力机制的神经网络计算电路。本发明通过硬件掩码模块动态筛选无效或低效脉冲事件,显著减少操作数量,降低了计算路径延迟与逻辑资源占用;同时为适配QKFormer等新型具有二元架构的网络...
  • 本申请公开了一种位置编码方法、装置、设备及存储介质,属于计算机技术领域。所述方法包括:获取位置编码矩阵和待处理数据;位置编码矩阵包括特征值为预设值的元素;对位置编码矩阵中特征值为预设值的元素进行滤除,得到目标矩阵;目标矩阵包括位置编码矩阵中...
  • 本发明公开了一种基于存储器的神经元网络实现方法及装置,包括:首先获取包含多个连接存储器的预设存储器阵列,每个存储器存储有预置神经元参数。然后,根据预设连接方式确定神经元之间的连接关系。利用每个存储器对应的逻辑电路执行各自存储的预置神经元参数...
  • 一种模型训练方法,应用于人工智能领域下的加速器集群。在该模型训练方法中,针对于具有数据转换层的模型,在加速器执行模型训练的过程中,加速器在计算到数据转换层对应于训练数据的部分特征的梯度后,只向其他加速器传输计算得到的部分特征的梯度,而不是传...
  • 本申请公开了一种产生隐藏共存吸引子的同构神经元系统,涉及神经形态计算与非线性电路领域,该系统包括:忆阻器、第一神经元网络及第二神经元网络;所述第一神经元网络与所述第二神经元网络的结构相同;所述第一神经元网络与所述第二神经元网络之间通过所述忆...
  • 本申请提供一种模型处理方法、装置、设备及存储介质,可应用于模型编辑等场景。该方法包括:将训练数据输入第一模型中,并基于第一模型所包括的N个MLP层分别对应的扰动权重,对每一个MLP层进行扰动,得到扰动后的第一模型的输出结果;基于扰动后的第一...
  • 本发明属于图文模型领域,公开了一种电力行业图文多模态模型轻量化方法及相关系统,本发明通过将原始图文多模态模型中的全连接层替换为所需步长的卷积层,并结合分组卷积的方式进行轻量化,大幅减少了模型参数量和计算量。由于卷积在计算上等价于全连接层,但...
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