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  • 本公开涉及使用对比学习训练神经网络,具体公开了使用神经网络对与日志相关联的至少一个向量进行编码的方法、系统和机器可读介质。在至少一个实施例中,神经网络至少部分地通过以下步骤进行训练:通过对与第一日志序列相关联的第一向量、与和第一日志序列相似...
  • 本发明公开了一种基于混合遗传算法的私有生成式大模型优化系统,属于人工智能技术领域,要解决的技术问题为:如何压缩模型规模、简化特征维度以提升推理效率,同时尽量保持模型精度。包括包括多源异构数据微调模块、大模型构建模块、混合遗传算法优化模块、扩...
  • 本发明公开了一种用于设施葡萄光合速率预测的神经网络优化方法,属于人工智能与农业交叉领域。为解决神经网络随机初始化易陷入局部最优的问题,本方法在训练前,采用结合模拟退火算法的群体智能优化算法进行全局寻优,以确定最优的初始连接权值和节点阈值。该...
  • 本申请涉及智慧交通技术领域,尤其涉及一种车辆轨迹补帧模型的训练方法和系统,包括:基于多个经遮挡处理后的历史轨迹数据对预训练的Transformer网络进行训练,获得训练完成的车辆轨迹补帧模型;训练过程包括如下步骤:获取每一被遮挡的时间步对应...
  • 一种缓解神经网络灾难性遗忘问题的动态结构方法,包含有以下步骤:S1、对神经网络学习训练样本数据进行归一化;S2、构造神经元连接权值记忆数组;S3、构造神经元偏置量记忆矩阵;S4、根据神经网络输入动态选择各层神经元之间连接权值;S5、根据神经...
  • 本发明涉及人工智能模型优化技术领域,公开了一种生成式AI模型的多粒度动态剪枝方法及系统。该系统包括模型状态采集模块,通过探针实时获取中间层输出,构建神经元激活分布、权重矩阵范数及连接拓扑的特征信息集;稀疏度评估模块基于特征信息集、初始稀疏度...
  • 本发明提出一种基于个性化模型压缩的联邦反向知识蒸馏方法及系统,旨在解决传统方法在通信效率、模型个性化和异构设备适配方面的不足。在该方法中,服务器在下发全局模型的同时,会提供压缩策略的参考模板,客户端在接收到模型后,并不是直接使用原始结构进行...
  • 本申请提供一种基于Agent的模型量化方法及系统,方法包括:获取预训练模型的校准数据;根据预训练模型的校准数据和预训练模型的待量化层的层状态,确定每一待量化层的Agent模型的状态输入量以及动作决策;根据每一待量化层的Agent模型的动作决...
  • 本发明属于医学影像分类领域,公开了一种结合Mamba与卷积神经网络的双路径新型网络架构,包括:Patch Embedding 模块、多个 Conv‑OSS层、一个 Patch Merging 层,以及最终的特征分类器。开发了OSS模块,通过...
  • 本公开提供了基于大模型的文本处理及大模型压缩方法和装置,涉及深度学习、大模型以及自然语言处理等人工智能领域。所述基于大模型的文本处理方法可包括:获取输入文本对应的词元序列;针对词元序列中的各词元,分别进行以下处理:响应于确定需要利用目标大模...
  • 本发明公开了一种基于数学模型的机器学习优化方法,涉及机械学习技术领域。该方法通过以下步骤实现:首先在李群上初始化优化点和动量;接着重复执行梯度计算、动量更新和点更新操作,直至满足收敛条件;随后将所述迭代操作映射为神经网络中的优化层,堆叠多个...
  • 本发明公开了一种时间序列模型的构建方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取训练样本集、预设的基础参数配置和任务参数配置,并获取各损失函数规则;基于各损失函数规则、基础参数配置和任务参数配置,使用所述训练样本集对预先配置的神经网络模型进行训练...
  • 本发明提供基于增量式量化感知训练扩散模型的视觉图像生成方法,涉及计算机视觉图像生成技术领域,方法包括:S1、获得视觉图像数据集,划分为矫正集和训练集;并设置扩散模型量化参数;S2、确定均匀量化的权重量化函数和仿射量化的激活值量化函数,得到量...
  • 本公开涉及使用相似性损失训练神经网络,具体公开了使用神经网络对与日志相关联的至少一个向量进行编码的方法、系统和机器可读介质。在至少一个实施例中,处理器用于使用至少一个神经网络对至少一个日志消息进行编码,该神经网络至少部分地通过以下步骤进行训...
  • 本发明公开了一种基于光子脉冲强化学习网络的路径规划方法及装置,涉及光子脉冲强化学习网络领域,方法包括:根据多层级的脉冲神经网络调整显式MZI网络中每个移相器的相位,配置出权重矩阵;使用光调制器对光源进行脉冲信号加载得到输入信号;利用权重矩阵...
  • 本发明提供一种基于宽谱微纳调芯片的光电混合计算系统及方法,其中的系统包括多个光神经网络层,每一光神经网络层包括:发光单元,用于生成宽谱入射光;控制单元,用于将预设维度的输入向量编码到宽谱入射光的波长维度上,得到编码后宽谱入射光;宽谱微纳调制...
  • 本发明提供忆阻神经网络的预设/固定时间同步方法、设备及介质,属于人工智能基础领域,方法包括:获取驱动系统中第i个神经元在当前时刻的第一状态,以及响应系统中第i个神经元在当前时刻的第二状态;第一状态和第二状态均基于时滞忆阻神经网络模型得到;根...
  • 本发明提供一种应用于量化神经网络卷积层的可变精度计算单元的设计方法及使用方法,对精度为1的向量进行移位运算,确定运算基本块的移位位数、维度和数量。排布运算基本块后用加法树连接构成阵列,得到可变精度的融合计算单元。据当前卷积层激活值与权重值的...
  • 本申请公开了一种数据处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质,涉及人工智能模型优化技术领域,应用于神经网络处理器,获取进行卷积运算的目标数据;检测目标数据的尺寸是否超过设定尺寸;响应于目标数据的尺寸超过设定尺寸,则按照设定的空间维度,将目标...
  • 本发明公开了一种神经网络处理器,应用于人工智能领域,该神经网络处理器包括:脉动阵列、乘法累加器阵列、处理调度器、数据派遣器及存储器。本发明提供了一种混合SA/MAC阵列协同架构,通过处理调度器动态分配任务,解决了单独脉动阵列或乘法累加器阵列...
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