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  • 本公开实施例公开了一种神经网络模型的编译方法、指令执行方法、装置和设备,其中,方法包括:确定待编译神经网络模型中的第一子网络,第一子网络包括具有运算依赖关系的第一算子和第二算子;基于输入第一子网络的第一输入张量的第一数据排布方式和第一子网络...
  • 本说明书实施例提供一种模型剪枝方法、装置以及计算设备。方法包括:获取模型声明文件,模型声明文件定义了结构化剪枝后模型中各个解码层的前向传播过程,前向传播过程包括第一残差模块在注意力模块参与剪枝情况下的第一模块和未参与剪枝情况下的第二模块,第...
  • 本发明提供一种提升神经网络权重压缩率的方法,包括:S1,准备模型训练所需的训练数据:包括训练集、验证集和测试集;S2,数据进入网络前进行预处理操作;S3,进行浮点模型的训练,得到一个收敛的原始模型;S4,对收敛后的浮点模型进行8bit量化,...
  • 本发明提供一种提升神经网络特征图压缩率的方法,包括:S1,准备模型训练所需的训练数据:包括训练集、验证集和测试集;S2,数据进入网络前进行预处理操作,包括裁减、缩放、归一化、色彩变换,这个视不同的网络和任务而定;S3,进行浮点模型的训练,得...
  • 本申请公开了一种损失信息计算方法、装置及相关设备,属于计算机技术领域,本申请实施例的损失信息计算方法包括:获取神经网络的输出图像的目标频段分量;获取所述输出图像对应的目标图像的目标频段分量;计算所述神经网络的损失信息,所述损失信息包括所述输...
  • 本申请实施例公开了一种模型压缩方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,通过获取训练样本;获取训练完成的教师模型,并对教师模型进行剪枝处理,得到教师模型对应的学生模型;获取教师模型和学生模型之间的剪枝损失;分别通过教师模型和学生模型对训练样...
  • 本发明提供一种用于训练量化的feature map引入噪声的量化方法,所述方法包括:S1,插入量化节点;S2,统计量化范围;S3,feature map量化;S4,引入noise机制,获得最终结果:本方法对于quantize feature...
  • 本申请实施例提供一种模型训练优化方法及模型训练系统,该方法包括:主AI服务器确定R个训练设备、S个批次以及每个训练设备中能够连续执行的批次的数量W1,根据每个计算设备执行的每个前向任务的前向计算时长、每个反向任务的反向计算时长、同一批次对应...
  • 本申请实施例涉及人工智能领域,并提供了一种基于现场可编程门阵列的脉冲U型神经网络的硬件加速架构,该硬件加速架构包括:输入缓冲单元,输入缓冲单元用于对多时间步的输入数据进行并行缓存与分发,得到分发后的数据;计算核心单元,计算核心单元基于现场可...
  • 本申请提供一种可配置多层感知机硬件加速系统及方法,系统包括:输入数据处理模块、权重存储器、DSP打包计算单元、激活函数处理单元和输出模块;通过动态配置硬件架构,能够适配不同输入图片尺寸和通道维度,从而大幅提升了硬件加速器的通用性。同时,采用...
  • 本申请关于一种数据处理方法、装置、芯片及存储介质,该方法应用于神经网络处理器,包括:获取目标矩阵的矩阵信息和对应的转换控制信息;目标矩阵是大语言模型中需要执行目标操作的矩阵,该目标操作包括分块操作和/或转置操作;基于矩阵信息对目标矩阵进行切...
  • 加速器可以包括执行神经网络中的深度学习操作的一个或多个数据处理单元。数据处理单元包括存储器和计算引擎。存储器可以包括存储体和时钟域交叉(CDC)缓冲器。每个存储体可以具有它自己的(一个或多个)CDC缓冲器。存储体可以被分组为存储体组。存储器...
  • 本公开涉及深度学习加速器与深度学习加速方法。深度学习加速器包括控制器电路、处理元件阵列电路与存储器访问电路。控制器电路根据流量数据产生控制信号。处理元件阵列电路运行神经网络模型。神经网络模型中的计算层包括第一与第二路径。处理元件阵列电路还根...
  • 本发明提供一种模型微调算法中的缓存激活值的压缩方法、装置及设备,涉及计算机技术领域,该方法包括:获取模型微调算法中的缓存激活值及所述缓存激活值对应的压缩误差和异常值;根据压缩误差和异常值分布数量确定压缩方式;根据压缩方式对模型微调算法中的缓...
  • 本发明公开了一种用于深度神经网络加速的自适应BFP量化方法及装置,本发明方法包括计算当前的张量采用当前的分块大小进行BFP量化时所有块的均方误差,如果均方误差小于等于量化误差阈值,则对当前的张量根据当前的分块大小进行BFP量化,结束并退出;...
  • 本发明提供了一种低功耗脉冲神经网络计算电路,包括脉冲数据编码模块、输入缓存及路由模块、乘加计算阵列、输出缓存及路由模块、神经元阵列、赢者通吃计算模块和计算迭代控制模块;当计算类型为通用计算模式时,关闭脉冲数据编码模块和神经元阵列;当计算类型...
  • 本申请实施例涉及人工智能领域,并提供了一种基于多阈值并行触发的类脑脉冲神经元模型及其现场可编程门阵列硬件架构,该类脑脉冲神经元模型包括:膜电位更新模块、脉冲并行触发输出模块和膜电位复位模块,膜电位更新模块用于根据上一周期的膜电位和当前周期的...
  • 本发明涉及电子信号对抗攻击技术领域,特别是涉及一种基于时域注意力引导的语义注入目标对抗攻击方法及系统,首先将原始时域IQ信号和目标时域IQ信号分别输入至特征提取器进行中间层特征提取;其次以分类一致性和注意力稀疏性为优化目标生成最终原始注意力...
  • 本申请实施例提供了一种控制方法和装置,以及电子设备,用以提高扩散模型的鲁棒性或运行效率。该方法用于控制扩散模型的运行,该控制方法包括:控制执行扩散模型的第一采样时间步,第一采样时间步采用第一随机性参数;控制执行扩散模型的第二采样时间步,第二...
  • 本发明提供了一种模型生成方法、营销文本生成方法、装置和网络设备,其中,用于生成营销文本的模型生成方法包括:获取历史营销文本,生成训练数据集;对训练数据集中的原始数据进行加噪处理,生成第一数据;根据优势函数,利用扩散模型逐步对第一数据进行扩散...
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