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  • 本发明公开了一种基于深度学习的大模型自适应融合方法和系统,包括如下步骤:获取输入数据与任务标识,配置大模型集合、适配层集合与低秩增量参数结构;编码输入数据得到上下文向量,生成模型级秩预算、层级秩上限与层级秩分配表;按层级秩分配表执行改进Ad...
  • 本申请涉及一种基于融合稀疏注意力的车联网大模型优化方法、系统、设备及介质。所述方法包括:获取车联网多模态训练数据;基于稀疏注意力机制构建训练注意力模块,并将预设的基础车联网大模型中的标准多头注意力模块替换为所述训练注意力模块,得到稀疏注意力...
  • 本申请公开了一种基于多平台行为的推荐模型训练和应用方法、设备及介质,涉及用户推荐技术领域,该方法包括:构建混合神经网络模型,混合神经网络模型包括特征嵌入模块、多重空洞卷积模块、多层次注意力机制模块和预测模块,特征嵌入模块对多平台行为序列进行...
  • 本申请提供一种卷积神经网络池化步幅控制方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取卷积神经网络输出的输入特征图;基于所述输入特征图,计算空间信息熵;根据所述空间信息熵与预设高熵阈值和预设低熵阈值的比较结果,确定池化步幅;对所述输入特征图执行...
  • 本发明涉及深度神经网络训练技术领域,公开了一种基于梯度可视化和损失曲面分析的深度神经网络训练诊断方法及系统,包括:获取训练至第t次迭代神经网络的参数快照,采样k个随机探测向量并计算Hessian向量积;对每个随机探测向量执行Lanczos迭...
  • 本申请涉及一种神经网络推理方法、装置、设备、存储介质和程序产品,该方法通过获取权重数据、以及获取输入激活数据和输入激活数据对应的输入量化参数,然后根据各权重组、输入激活数据和输入量化参数进行推理运算,得到神经网络的推理结果。其中,权重数据包...
  • 本申请公开了一种脉冲神经网络处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及神经网络技术领域,该方法包括:采集神经形态脉冲数据,并对神经形态脉冲数据进行数据转换,得到脉冲补丁序列,根据时序注意力处理机制对脉冲补丁序列进行处理,生成注意力特征,其中,...
  • 本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质,涉及数据处理技术领域,通过位图标记对输入脉冲和权重数据实施编码压缩,仅存储非零向量及对应位图,避免多比特位置信息的额外存储,减少片上存储单元的占用空间;通过对输入脉冲位图与权重数据位图执行...
  • 本申请涉及在线教育技术领域。通过提供基于数学模型的在线教育方法、装置、设备及介质,其中方法包括:根据预置教育心理学遗忘曲线参数库进行测试序列构建处理,生成对抗性评估序列;对知识状态预测模型进行模型压缩处理,生成轻量化知识追踪模型;将对抗性评...
  • 本申请涉及数据处理的技术领域,特别是涉及一种供应链大模型的混合精度量化方法及系统,收集供应链的原始监测数据,并将原始监测数据划分为训练集、验证集、以及测试集,利用训练集对卷积神经网络进行数据训练,并同步对卷积神经网络各层级进行层级精度的识别...
  • 本发明涉及一种在轨航天实时决策系统及方法,属于卫星应用技术领域,解决现有Hopfield神经网络在解决旅行商问题时容易陷入局部最优解的问题。系统包括MRAM交叉存储阵列包括多个存储单元,用于存储待处理数据,每个存储单元包括MTJ器件,在辐射...
  • 本发明提出一种基于Softmax运算指令的硬件加速器和硬件加速方法、电子设备以及非瞬时性计算机可读存储介质,所述硬件加速器包括包括指数计算单元,用于从Softmax运算指令中获取输入数据,并依次计算所述输入数据中每个元素的指数值;累加器,用...
  • 公开了用于映射工作负载的方法、系统、制品和装置。示例装置包括:约束定义器,用于定义所述神经网络的性能特性目标;动作确定器,用于将第一资源配置应用于与所述神经网络相对应的候选资源;回报确定器,用于基于(a)资源性能度量和(b)所述性能特性目标...
  • 本发明提供了一种基于可编程场效应晶体管和铁电电容实现自门控线性单元函数的方法,属于大模型加速器领域。该方法利用预编程的可编程场效应晶体管和铁电电容的响应电荷‑电压关系实现对输入电压的Swish或GELU激活,利用电荷‑电压转换模块将响应电荷...
  • 本发明公开了一种用于加速物质微观结构信息神经网络的加速卡及方法,该法防包括一个或多个计算核心,用于执行神经网络的张量运算;一个高带宽存储器,用于存储物质微观结构数据,所述数据包括原子坐标、原子类型及原子特征向量;以及一个动态邻居管理单元,所...
  • 本发明提供一种模型训练方法、价格路径生成方法、装置、电子设备及存储介质,属于数据处理技术领域,该模型训练方法包括获取历史数据;针对每个交易日的价格参数,对该交易日的价格参数与前一交易日的价格参数进行预处理,以得到预处理后的数据;按照交易日的...
  • 本发明涉及一种基于NPU的深度学习模型训练与部署优化方法,涉及图像处理技术领域,包括:构建深度学习模型并训练;基于综合量化精度寻优算法和多种目标检测任务对应的样本图像,确定每种样本目标检测任务对应的最优量化精度策略,结合当前部署的边缘设备的...
  • 本申请涉及一种开关设备大模型压缩优化方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:利用开关设备教师模型对开关设备学生模型进行特征关系蒸馏训练,得到初始压缩模型;其中,开关设备教师模型的参数量大于开关设备学生模型的参数量;对初始压缩模型...
  • 本申请实施例提供的一种通信方法及装置,用于提升训练性能。该方法包括:接收来自第一管理设备的第一能力信息,第一能力信息指示第一管理设备和/或网元设备支持的训练能力;根据第一能力信息向第一管理设备发送训练请求,训练请求用于请求采用第一训练技术执...
  • 本发明涉及一种基于李雅普诺夫奖励机制的大语言模型强化学习方法,包括:基于大语言模型的状态空间中包含的参数构建李雅普诺夫函数,为当前状态空间中各个参数组合的多模态表示;基于当前状态与执行动作确定下一状态,计算李雅普诺夫差分;基于李雅普诺夫差分...
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