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  • 本发明涉及深度学习技术领域,公开了一种神经网络的迟滞量化感知训练方法及装置、存储介质,能够对预构建的神经网络进行训练得到满足第一预设收敛条件的浮点网络;在网络中插入伪量化节点,并输入预先获取的训练数据进行PTQ校准得到初始量化网络;按照预设...
  • 本发明公开了一种基于多尺度稀疏分支的KAN自适应函数组合方法及装置,属于人工智能与机器学习技术领域。该方法包括:启动动态选择机制并初始化模型参数;对输入数据进行标准化处理,通过多尺度特征提取和分层注意力机制计算函数选择权重;基于权重筛选并激...
  • 本申请公开了一种基于NPU的存算一体服务器优化方法,涉及服务器架构技术领域,公开的基于NPU的存算一体服务器优化方法通过动态调整算术逻辑单元、乘法累加计算单元及缓存模块的配置生成重构计算单元,结合异构硬件性能评估与任务迁移机制,实现了计算资...
  • 根据本发明的一个实例,类神经处理单元可以包含一个处理元素阵列,用于执行类神经网络模型的运算,以及一个后处理单元,其被配置为处理从处理元素阵列输出的资料。该后处理单元包含第一计算电路,该电路通过比较各类别的类别分数来为每个边界框提取一个类别子...
  • 提供了一种用于图像处理的神经网络模型训练方法、装置、设备和存储介质,涉及人工智能领域。该模型训练方法,包括:确定第一神经网络模型,第一神经网络模型包括至少一个第一卷积层;对第一卷积层设置平行卷积组,得到第二神经网络模型;其中,平行卷积组包括...
  • 一种神经网络处理装置及方法,涉及神经网络技术领域,用于避免内存墙问题和功耗浪费,提高神经网络的处理效率。该装置用于处理包括多个卷积层的神经网络,该装置包括缓存器、调度器和多个计算单元。该缓存器包括与多个卷积层一一对应的多个缓存空间。该调度器...
  • 本申请提供了一种用于模型微调的处理方法及计算机设备,获取目标终端的实际硬件资源和搜索辅助模型;该目标终端已经或即将部署待微调的目标模型,该搜索辅助模型与目标模型对应且包含多个能够微调的网络层,从而基于预先配置的秩搜索空间和搜索辅助模型,确定...
  • 本发明提供了一种基于动态低秩矩阵自适应的参数高效微调方法及装置,涉及神经网络技术领域,包括:对当前业务场景的神经网络的原始权重进行冻结;将低秩矩阵对插入至神经网络的可微调层级确定可微调层级的当前权重;通过神经网络基于当前权重针对输入的样本数...
  • 本申请公开了一种图像识别网络的压缩方法及设备,涉及人工智能技术领域,包括在对目标卷积层的输出通道进行剪枝得到保留通道集合和被剪枝通道集合后,需要基于通道权重计算保留通道集合中每一保留通道与其余各输出通道之间的相似度,从而实现基于通道间相似度...
  • 本申请公开了一种模型的参数更新方法、计算机可读存储介质和电子设备。该方法应用于电子设备,模型包括第一模型层和第二模型层,该方法包括:在执行第n轮反向传播时,对第二模型层中的至少一个第二模型层的部分数据并行组进行参数更新,n是正整数;在执行第...
  • 本发明公开一种用于分布式嵌入向量的训练方法及装置,涉及深度学习领域,包括批量读取训练数据,根据各训练数据的ID,确定训练数据对应的位置信息;根据位置信息,确定训练数据对应的嵌入向量;根据各嵌入向量的访问频率和预先确定的元素数量,确定各嵌入向...
  • 本申请实施例提供增量内容识别网络训练方法、内容识别方法及装置,涉及神经网络技术领域。针对每个模型参数计算因果效应参数,根据相关性投影和任务亲和度计算每个历史任务对当前任务的影响因子,根据影响因子、因果效应矩阵对当前梯度数据进行更新得到更新梯...
  • 本公开涉及一种内容生成优化方法、装置、电子设备和存储介质,属于人工智能的技术领域,该方法包括:获取用户输出生成的目标内容的条件信息;通过预置的协同架构中的第一部分模型,以所述条件信息作为生成目标,得到对应所述内容类型的第一生成内容和所述第一...
  • 本公开实施例公开了一种大模型微调方法、装置、设备、存储介质及程序产品,其中,所述大模型微调方法包括:基于预训练的低秩适应LoRA模型的低秩矩阵,确定第一指标;所述第一指标表征所述预训练的LoRA模型的矩阵大小;所述预训练的LoRA模型是基于...
  • 本申请公开一种文本编码器的训练方法与相关方法、装置、设备及介质。包括:获取分类训练集,根据多个训练样本的样本层级分类标签和从分类训练集的多个训练样本中确定的基准样本的基准层级分类标签进行对比,确定基准样本对应的正样本和负样本;将基准样本、正...
  • 本申请公开了一种三阶段训练NL2SQL模型的方法,其包括:对原始数据进行预处理得到训练数据集,初始化模型;所述原始数据包括数据库表名、创建数据库的sql语句、用户问题、标准SQL语句、检索内容;冷启动阶段,加载Base模型、Lora_ini...
  • 本发明提供一种大规模集成电路激励文件的生成方法及装置,包括:获取目标集成电路的技术信息,根据技术信息确定目标标准规范;基于目标标准规范搭建验证环境平台;根据验证环境平台进行仿真以收集代码覆盖率;配置原始强化学习环境,基于原始强化学习环境和代...
  • 本发明公开了一种基于有模型强化学习的多无人机对抗任务执行方法、设备、介质,所述方法包括以下步骤:对于己方无人机群中的每一架机体,将当前局部观测输入强化学习控制网络,输出元动作(包括移动、攻击),与敌方无人机群进行对抗交互,得到有限对抗经验数...
  • 本发明公开一种基于迁移增强近端策略优化的航空发动机直接推力控制方法,属于控制算法设计领域。首先设计了一种基于长短时记忆神经网络的推力估计器,在随机动作构建的数据集上进行训练,实现了飞行包线内推力的准确估计,我们将推力估计器提取的特征基于近端...
  • 本申请实施例提供一种基于对抗特征聚合的联邦大模型学习方法及多方计算系统,涉及人工智能领域。该方法应用于多方计算系统,所述多方计算系统包括多个参与方以及中心服务方,所述多个参与方均与所述中心服务方通信连接;该方法包括:针对所述多个参与方中的任...
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