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  • 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...
  • 本公开涉及一种基于三维存储阵列的权重存储方法、系统、介质,通过片下对模型权重预训练得到预训练权重,将预训练权重写入到三维存储阵列的第一存储层,基于模型权重得到第一低秩矩阵和第二低秩矩阵,第一低秩矩阵和第二低秩矩阵是微调权重的分解矩阵,通过位...
  • 本申请属于人工智能技术领域,具体公开了一种基于AIST忆阻器的跨模态伤害感知联想记忆电路,包括伤害感知模块,用于将触觉、视觉和听觉的多模态伤害信号转换为相应的脉冲电压信号;联想学习模块,用于通过忆阻器模拟突触可塑性,强化跨模态信号的关联性记...
  • 本发明公开了一种支持混合精度计算的人工智能算法推理加速方法、加速器和设备,属于集成电路技术领域;该方法首先将获取的数据块进行分批次处理缓冲,对于在DRAM中存储的多精度数据能够通过批次定位、线程定位以及多精度划分完成特征图到计算线程计算块的...
  • 本申请提供一种扩散模型的量化方法及系统,其中,方法,包括:获取预训练的扩散模型的校准数据;根据预训练的扩散模型的校准数据,对预训练的扩散模型的激活通道进行重排序,确定预训练的扩散模型的量化层参数;依次固定激活值参数和权重参数,最小化权重参数...
  • 本发明公开了一种面向扩散模型并行推理的通信压缩方法,包括如下步骤:S1、预热初始化,前N个时间步传输完整激活值,第N步时发送方与接收方存储当前激活值作为初始基准值;S2、残差压缩与传输,从第N+1步起,发送方计算当前激活值与上一步基准值的残...
  • 本发明公开了一种基于Wav2Lip数字人模型的量化部署方法,具体涉及到人工智能模型的优化和部署领域。本发明使用静态量化将Wav2Lip模型由FP32格式转为INT8格式存储,通过层次化量化,在自定义卷积和反卷积模块内部及输出块重构时插入量化...
  • 本申请公开了存算一体装置、存算方法、处理装置、瓦片模块及加速器,涉及电子电路技术领域,包括:每个存算一体阵列实现阵列内并行计算,存算一体阵列可同时对当前周期缓存中每个时刻的单比特输入脉冲与对应权重执行乘法运算,同步生成各时刻的膜电位增量值,...
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