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  • 本发明实施例公开了一种基于联邦学习的场景生成方法及系统、设备及存储介质,方法包括:中心服务器向各客户端循环分发网络结构中包含用于捕获数据内部依赖关系的注意力机制模块的全局模型;在每次接收到全局模型后,各客户端基于本地数据对全局模型进行本地训...
  • 本发明涉及一种基于贝叶斯优化的大模型知识蒸馏方法,包括如下步骤:获取初始代理模型和代理模型对应的下游任务数据集;然后构建与初始代理模型对应的蒸馏超参数搜索空间C;接着构建有效性指示器模型I用于计算出用于训练的最优配置方案;然后利用得到的最优...
  • 本申请提供一种模型量化方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取目标模型的样本数据、标签数据以及目标模型中至少一个网络层各自的权重矩阵;其中,各网络层的权重矩阵中包括网络层中的至少一个权重参数;针对至少一个网络层...
  • 本申请涉及神经网络模型技术领域,提供了一种针对嵌入式设备的模型部署方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取在计算设备上完成训练的初始模型,初始模型以浮点数格式存储权重参数;采用模型压缩策略对初始模型进行处理,生成处理后的模型;模型压缩策...
  • 本发明公开了一种基于海鸥算法结合改进极限学习机的油中溶解气体浓度检测方法、设备及介质,属于电力设备气体浓度检测技术领域,包括:获取变压器内部油中溶解气体的数据,并进行数据预处理;使用预处理后的数据训练改进的海鸥优化算法,得到适应度函数的初始...
  • 本发明公开了应用于人工智能领域的闭环验证反馈的生成模型优化系统及方法,由生成模型输出初始生成结果并输入体外验证单元进行功能性测试,获得多维性能评估信号;计算其与目标阈值的逐维偏差向量,并作为结构化反馈驱动模型参数定向更新;重复执行生成‑验证...
  • 本发明提出一种基于用户空间文件系统的NPU模拟方法,包括:对NEMU指令集模拟器添加Linux用户空间文件系统的开发库支持,以该NEMU指令集模拟器创建NPU虚拟文件系统及寄存器模型,设置该NPU虚拟文件系统的设备文件;当该NPU虚拟文件系...
  • 本发明提供一种面向卷积神经网络加速器的访存优化装置,属于集成电路设计技术领域,本发明包括:脉动处理单元阵列作为计算核心,采用规整的二维网格结构,包含处理单元,每个处理单元配备基本的乘加运算单元和本地寄存器;ifmaps二级缓存系统,通过分级...
  • 本申请设计一种基于ZYNQ的MobileNetV2网络硬件加速器及使用方法,涉及一种针对MobileNetV2网络的边缘计算加速器。为解决现有ZYNQ神经网络加速系统设计占硬件资源占用高、难以在资源受限的嵌入式平台上高效部署的问题,本发明设...
  • 本发明公开了一种面向全卷积神经网络找矿预测的训练样本增强方法及装置,属于矿产资源勘查技术领域,解决了现有技术中全卷积神经网络找矿预测中训练样本数据增强方式的不足。在目标找矿区域内获取用于生成训练样本的模型区域以及模型区域的地学大数据空间数据...
  • 本申请提供基于PINN的路面附着系数估计模型训练方法、路面附着系数估计模型及其应用,所述训练方法包括:确定对路面附着系数估计模型进行PINN训练的框架,所使用的损失函数包括物理约束损失和路面附着系数损失,其中物理约束损失基于车辆的动力学参数...
  • 本申请提出一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质,模型训练方法包括:基于预存的原始数据的类型,确定所述原始数据的频域特征;基于所述原始数据和对应的所述频域特征,确定对应的训练数据;基于预先构建的第一模型中的隧道卷乘算子对所述训练数据进行...
  • 本发明公开了基于锐利度感知优化的变电主设备检修决策智能体的训练方法、系统,涉及变电主设备运维技术领域,解决了传统方法中为每类变电主设备单独训练一个智能体所带来的计算资源消耗巨大、训练周期长、维护成本高等问题,其技术方案要点是:获取初始化的大...
  • 本发明公开了一种基于AIGC的算法训练方法,包括:获取自然语言形式的训练任务描述信息;将其输入第一大语言模型进行语义解析,生成结构化目标定义数据;将所述结构化目标定义数据输入第二大语言模型生成目标函数代码;对所述目标函数代码执行静态验证和可...
  • 本申请公开了一种模型剪枝方法、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,该方法包括:获取用于处理第一任务的第一模型和第一信息;其中,第一信息包括在第一模型处理第一任务过程中,与编码器优化关联的多个神经元所执行的任务信息;基于第一信息,确...
  • 本申请实施例公开了一种模型处理方法,所述方法包括:采用第一神经网络模型对待处理数据进行处理,得到第一神经网络模型的第一输出结果和第一神经网络模型的每一层中每一神经元的第二输出结果,并基于第一输出结果和第二输出结果,确定每一层中每一神经元对应...
  • 本发明公开了一种硬件友好型Transformer列平衡剪枝模型压缩与高效部署方法,包括:模型压缩算法、轻量化参数存储格式、运算数据缓存器、脉动阵列运算块、向量运算单元、非线性算子单元、数据流控制器、DMA单元。根据Transformer网络...
  • 本申请公开了用于脉冲神经网络高效训练的自适应脉冲并行方法及系统,其步骤包括:通过初始化共享权重与固定随机投影矩阵;分片数据并局部累积梯度;同步后计算梯度一致性方向;基于余弦相似度与Softmax函数生成自适应聚合权重;加权聚合梯度并同步更新...
  • 本申请提供了一种大语言模型训练方法、装置、设备及存储介质,该方法包括获取预训练大模型中零值权重参数的第一总数;根据所述第一总数构建总损失函数;基于所述总损失函数更新权重参数,得到更新后的预训练大模型;当所述更新后的预训练大模型满足预设训练终...
  • 本发明属于机器学习技术领域,具体涉及一种基于图神经网络与语言模型解释对齐的双向增强训练方法,适用于带文本属性图数据的节点分类场景。针对现有技术中结构信息与文本语义协同不足、模型可解释性缺失且解释无对齐的缺陷,本方案通过以下步骤实现优化:获取...
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