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  • 本发明公开了一种基于大数据驱动的人工智能模型训练方法, 包括如下步骤:S1、采集并标准化多源训练数据, 构建结构化数据集并划分训练批次;S2、分析训练批次与整体数据的分布差异, 判断数据漂移状态;S3、根据漂移状态选择优化器, 稳定时使用改...
  • 本发明提供一种基于正则化约束防止灾难性遗忘的小样本微调方法。通过小样本数据对基础Stable Diffusion模型进行标准LoRA训练, 获得初步定制化模型;在继续训练过程中, 融合小样本数据与辅助数据, 训练时在损失函数中引入防止灾难性...
  • 本发明提供一种人工神经网络的动态稀疏化训练方法、装置、终端及介质。该方法包括:基于激活点聚集损失和区域中心分离损失构建神经网络的损失函数;其中, 神经网络的每层设有多个激活区域;将输入特征映射到庞加莱圆盘模型表示的双曲空间, 并基于损失函数...
  • 本发明公开了一种导数无关的非线性混成系统学习方法, 包括:获取离散轨迹并确定NARX模型;通过滑动窗口判断离散轨迹能否被同一个NARX模型拟合, 识认出模式切换点并分割轨迹;将轨迹分割后的轨迹段组合, 若组合的轨迹段能被同一NARX模型拟合...
  • 本发明公开了基于时空特征融合与物理约束的污水处理量预测方法, 涉及污水处理技术领域。包括以下步骤:提取获取的目标区域历史污水处理数据的基础特征;将基础特征进行标准化处理, 构建多维时间序列, 并输入预训练的神经网络模型中, 结合物理约束机制...
  • 本申请公开了一种模型训练方法、计算机、存储介质及程序产品, 方法包括:根据第一提示文本、以及每个评价维度的第一文本和第二文本, 构建得到每个评价维度的第二提示文本;将所述第二提示文本输入第一模型, 得到隐藏层输出的多个第一向量;根据多个第一...
  • 本发明提供了一种潜在与像素域双阶段的视频超分模型训练方法及系统。将训练数据中的低分辨率视频放大到与其对应的高分辨率视频相同的分辨率, 在潜在空间中, 对Transformer模型进行适应训练;将训练数据中的低分辨率视频和图片分别放大到与其对...
  • 本公开提供了引力波信号参数搜索模型训练方法、装置及电子设备, 涉及数据处理技术领域, 尤其涉及天文学与宇宙学研究、引力波探测与信号处理等领域, 能够用于引力波信号处理等应用场景。具体实现方案为:根据先验范围和预设的信噪比阈值, 生成初始引力...
  • 针对径向基神经网络作用于大规模阵列天线中可能出现的维度爆炸问题, 本发明公开一种基于ASVD‑RBFNN的大规模阵列波束形成快速训练方法, 具体包括下列步骤:在设定的1个期望方向和m个干扰方向生成目标信号s(t)和m个干扰信号j(t), 构...
  • 本发明涉及量化神经网络硬件推理模拟器及方法, 通过软件模拟硬件推理, 优化软件部署流程, 也即在软件中完全模拟硬件计算, 达到位精确的硬件推理结果, 快速验证深度学习模型不同量化方案的推理结果, 并且模拟硬件数据类型, 也即在软件中模拟硬件...
  • 本发明公开了一种新型离散忆阻耦合异质神经元模型构造方法及应用, 设计一种新的离散忆阻器模型模拟突触耦合两种不同的神经元模型, 得到最终的新型离散忆阻耦合异质神经元模型。利用相图、迭代序列、分岔图、Lyapunov指数谱等方法分析模型的动力学...
  • 本发明涉及神经网络处理器NPU, 具体涉及一种基于深度学习加速核的反卷积运算方法, 直接加载输入张量、权重张量和偏置张量至对应的buffer, 并排布成所需的结构, 使用uop指定参与运算的输入地址、权重地址、偏置地址和输出地址, 利用深度...
  • 本申请公开了一种闭环调节计算系统及设备, 涉及神经网络技术领域, 闭环调节计算系统包括数字时间编码模块、数字控制振荡模块、相位累加模块、能量检测模块以及退火控制模块;数字时间编码模块用于将接收到的自旋数据编码为时间脉冲数据并发送至相位累加模...
  • 本发明提出一种基于SIMT的神经网络处理器及其任务执行方法, 包括:通用处理器查询协处理器的状态寄存器, 状态寄存器存储协处理器的资源情况;通用处理器根据该资源情况, 完成线程块到线程束的拆分, 通用处理器将线程束指令转发给协处理器的线程束...
  • 本发明公开了一种神经网络量化方法、装置、设备及可读存储介质, 应用于神经网络技术领域, 包括:基于目标神经网络不同层的精度要求, 确定目标神经网络不同层的量化敏感度;基于量化敏感度确定的每层量化精度范围确定目标神经网络的配置, 得到多种量化...
  • 本申请公开了一种神经网络计算系统及设备, 涉及神经网络技术领域, 神经网络计算系统包括数字时间转换模块、数字频率转换模块以及相位累加器, 数字时间转换模块和数字频率转换模块分别的输出端与相位累加器的输入端连接;数字时间转换模块用于将接收到的...
  • 本发明公开一种基于两阶段权重组衰减的粗粒度神经网络稀疏化方法, 包括:对初始神经网络进行若干周期的预训练, 使模型在目标任务上初步收敛;在预训练模型的基础上引入第一阶段的细粒度权重衰减机制, 依据各权重的相对幅值分配不同的衰减因子;基于预设...
  • 本发明涉及智能反诈技术领域, 尤指一种基于对抗进化的动态反诈决策方法, 首先构建原始诈骗样本数据集, 作为对抗样本生成与模型训练的基础。攻击者模型基于语言生成模型, 通过引导性提示生成具有敏感词伪装、语序扰动与语义掩盖特征的对抗样本, 模拟...
  • 本申请提供一种控制方法、控制装置、存算系统和电子设备。该存算系统包括:第一存储区域, 用于存储神经网络模型的第一模型块的第一线性层的第一权值数据, 第一模型块为模型的前向传播路径的最后一个模型块, 第一线性层为第一模型块的前向传播路径的最后...
  • 本申请公开了数据处理电路、方法、设备及芯片, 属于神经网络技术领域。数据处理电路包括的步长计算模块, 被配置为根据池化步长对多个特征数据进行划分, 得到多个划分结果, 对多个划分结果中的各个划分结果包括的特征数据进行计算, 得到多个计算结果...
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