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  • 本公开涉及一种面向极少量样本的风电功率预测模型的训练方法及装置。包括:获取风电场的训练样本对,训练样本对包含的历史数值天气预报数据为不均衡的训练样本;利用训练样本对,迭代训练初始编码器,得到训练好的编码器,实现了利用无标签数据训练编码器,降...
  • 本公开属于人工智能技术领域,提供了一种基于TD3算法的智能体及训练方法,所述智能体为基于TD3算法构建,并结合自适应归一化和优先经验回放算法训练,用于生成连续策略的DRL模型;所述TD3算法包括双Critic网络、延迟更新和目标策略平滑;所...
  • 本发明公开了一种基于剪枝的多模型压缩部署方法、系统、介质及设备,属于人工智能模型压缩与边缘计算技术领域,所述方法为:分别提取各待部署模型的网络层拓扑关系,构建内部依赖图;迭代计算节点重要性分值,每轮剪除重要性最低且不在关键路径上的节点及边,...
  • 本发明公开一种面向微电网群协同优化的分布式算法模型压缩方法、电子设备及存储介质。压缩方法根据微电网群物理拓扑结构,将全局优化模型拆分为多个子模型;采用融合权重幅值与梯度信息的参数重要性评估策略对子模型进行结构化自适应裁剪,引入电力系统暂态稳...
  • 本申请公开了一种网络模型的训练方法、提问文本的处理方法、装置及设备,属于计算机技术领域。该网络模型的训练方法包括:获取样本提问文本和样本提问文本对应的标准重写提问文本;调用第一网络模型基于样本输入信息执行提问文本重写任务,得到第一输出结果,...
  • 本申请实施例提供了一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质,涉及深度学习技术领域。方法包括:获取待优化计算图;若待部署模型为未量化的模型,待优化计算图中表征RoPE结构的第一子图中的两个Reshape算子和位于该两个Reshape算子之间...
  • 本申请涉及电路设计技术领域,特别涉及一种级联交叉阵列、数据处理方法及电子设备,其中,阵列包括:至少一个第一行线、至少一个第二行线和至少一个列线,其中,第一行线和第二行线与列线的交叉节点处设置有忆阻器件;电压输入模块,电压输入模块包括至少一个...
  • 本申请公开了一种模型推理的硬件加速方法和电子设备,该方法可以包括:在处理器的片上存储器中分配至少两个缓冲区,用于通过直接内存访问(DMA)交替地从外部存储器搬运模型权重矩阵分块,模型权重矩阵分块用于计算生成目标词元向量中的部分词元向量;控制...
  • 本发明提供了一种多感官跨模态单片集成式神经拟态器件,可应用于新型半导体器件技术领域。该器件包括:衬底,衬底的第一表面被设备为包括一凹槽;第一半导体材料层,位于衬底的第一表面上,且第一半导体材料层与衬底在凹槽形成悬空结构;第二半导体材料层,位...
  • 本申请涉及一种神经网络训练处理器的建模方法和装置,该方法通过调用任务层将待模拟的神经网络模型进行解析为计算图,并将计算图中多个算子任务映射至待建模处理器的处理核,通过调用计划层根据计算图生成任务执行计划,通过调用运行层根据任务执行计划模拟各...
  • 本申请涉及一种面向神经网络计算的可重构计算架构,包括多精度乘累加阵列、输入缓存区、权重缓存区和控制单元;多精度乘累加阵列包含多个锁存器和多个计算单元;控制单元用于从权重缓存区中存储的权重数据中确定当前计算所需的目标权重数据,并将目标权重数据...
  • 本申请属于人工智能的技术领域,公开了一种端侧模型量化误差控制方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取端侧AI模型中计算运算符的激活值统计信息,根据激活值统计信息,检测计算运算符的激活值分布是否发生偏移,以判断计算运算符的量化参数是否...
  • 本发明涉及多模态神经网络模型压缩领域,具体公开了提供一种基于因果推理的多模态模型压缩与蒸馏方法及系统,方法包括:构建综合因果发现模块,通过信息论度量、格兰杰因果分析和基于干预的验证识别多模态特征间的因果依赖关系;执行自适应压缩引擎,基于因果...
  • 本发明涉及神经网络学习技术领域,尤其涉及一种基于偏向性聚焦的自适应深度神经网络量化方法。首先基于预训练网络的批量归一化层构建查询‑键‑值形式的注意力机制,动态计算相关性权重,并利用权重修正生成器损失函数,从而生成逼近预训练分布的合成样本。进...
  • 本申请公开了一种梯度量化方法、装置及存储介质,涉及深度学习技术领域,包括:获取预设通信预算和神经网络模型的模型参数,并根据预设通信预算和模型参数定义优化目标;获取神经网络模型的模型训练数据中每层梯度在对应的比特宽度下的损失感知失真值;基于损...
  • 本发明公开了一种基于强化学习和剪枝影响率的大模型分层剪枝方法及系统,涉及大模型剪枝领域,获取任务数据集并划分为训练集、验证集、测试集,利用训练集开展多轮预训练以得到待剪枝大模型;构建强化学习分层剪枝模型,通过多轮剪枝操作与验证集验证获取模型...
  • 本发明属于机械故障检测领域,具体涉及一种基于脉冲神经网络的轴承故障诊断方法及故障自监测装置。该方法包括构建一个用于根据输入的轴承振动信号预测轴承的故障类型的脉冲神经网络;脉冲神经网络依次包括特征提取模块、多尺度注意力模块和分类器;特征提取模...
  • 本发明涉及深度学习相关技术领域,尤其涉及基于渐进式时空token选择的高效事件流时空表征学习方法,该方法通过空间token净化模块(STP)分析事件数据的时空一致性,剔除噪声和非事件区域,并通过时序token压缩模块(TTC)评估相邻帧间的...
  • 本发明涉及神经网络的结构技术领域,尤其为一种用于预测PCB板翘曲度的神经网络模型构建方法,方法包括:构建含历史PCB板设计参数材料属性及实测翘曲度的训练数据集;对数据清洗补缺失值归一化,提取应力集中系数热变形因子,形成标准化特征向量;建多输...
  • 本申请实施例提供了一种张量拼接方法、装置、设备、存储介质及程序产品,涉及人工智能技术领域,该方法包括:获取多个第一待拼接张量,第一待拼接张量的维度数量相同;基于第一待拼接张量的维度数量、设定拼接维度和第一对应关系,确定目标转换方法;针对每个...
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