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  • 本发明涉及模型训练加速技术领域,具体为一种基于GPU的深度神经网络加速推理方法,包括:获取训练数据集,对所述训练数据集进行划分,以得到多个子训练数据集,将所述多个子训练数据集均分至GPU训练集群的训练节点中;在所述训练节点中部署局部深度神经...
  • 本发明公开一种基于人工智能的问答交互方法、装置、设备及介质,涉及金融、保险、医疗以及银行等专业服务领域中的人工智能技术领域,包括:将历史对话分割为主题连贯的片段并构建为记忆单元;为每个单元生成语义嵌入向量与时间衰减权重以构成记忆库;基于用户...
  • 本公开涉及稀疏矢量量化DEPP神经网络的系统和方法。一种用于生成矢量量化的深度神经网络的方法包括接收包括一个或多个图像、文本信息、声音信息的训练数据集,用该训练数据集训练神经模型以调整与一个或多个深度神经网络层相关联的一个或多个参数,基于一...
  • 一种用于生成向量量化深度神经网络的方法,包括针对查询向量和键向量创建二进制掩码,其中创建二进制掩码包括用值1替换每个非零元素,计算查询和键向量的二进制掩码的逻辑与运算符,利用来自查询和键向量的二进制掩码的逻辑与运算符的结果来识别非零位的位置...
  • 本公开实施例公开了一种模型量化方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品,通过预设的可逆线性变换算子对全精度的第一模型的目标网络层进行数学等价重构变换,得到全精度的第二模型,从而使得变换得到的第二模型的第一权重矩阵的分布趋于各向同性以适配向量...
  • 本发明公开了一种基于自适应稀疏门控的序列处理与优化方法、系统、电子设备及存储介质,涉及人工智能与深度学习技术领域。该方法包括:执行惯性演化,利用惯性处理单元以线性复杂度常驻运行并更新隐状态;进行熵判决,计算反映预测不确定性的信息熵并生成门控...
  • 本申请公开了一种存算电路、芯片及相关方法,该存算电路包括:存储阵列,包括N对空间相邻的第一存储区域和第二存储区域,其中N≥1;N个线性运算模块,一个线性运算模块配置用于接收来自对应的一对存储区域的数据,以及执行来自第一存储区域的第一数据与来...
  • 本申请公开了一种存算电路、芯片及相关方法,该存算电路包括:存储阵列,包括N个存储区域,N≥2;N个线性运算模块,一个线性运算模块配置用于接收来自对应的存储区域的数据,以及执行来自对应的存储区域的数据与外部输入数据的线性运算;以及输入输出模块...
  • 本申请涉及神经网络技术领域,公开一种脉冲神经网络加速方法、装置、设备、存储介质和产品,其中方法包括:将突触前神经元按照权重进行降序排序;依据排序顺序将其中被激活的突触前神经元的权重,逐步累积至突触后神经元的膜电位中;在逐步累积过程中,当所述...
  • 本公开涉及卷积算子执行方法、装置和计算机可读存储介质。该方法包括:将卷积任务按输出张量空间维度划分为多个大小相同的分块子任务;为每个输出分块预分配固定大小的填充缓冲区;根据输出分块位置计算需从输入张量加载的有效输入数据块的全局起始坐标及其在...
  • 本发明提供一种基于神经网络权重矩阵缩放控制的存算一体芯片和方法,包括:输入信号转换电路模块、存算单元阵列模块、缩放控制电路模块以及输出信号转换电路模块;存算单元阵列模块中预存的神经网络权重矩阵为原始神经网络权重矩阵对部分列进行整体缩放后得到...
  • 本发明提供了一种可编程全光学衍射神经网络装置及方法,包括:光学衍射计算模块,由多层平行排列的衍射层构成,每层衍射面由多个光学神经元单元以阵列形式排列构成,所述光学神经元单元由电光材料构成;集成化电学寻址与控制模块,用于对每个光学神经元单元的...
  • 本发明公开了一种基于语言模型的训练数据生成方法及装置,涉及自然语言处理技术领域,该方法包括:将文本集合输入至目标语言模型,识别所有文本的实体集合、概念集合和关系集合,将识别出的领域实体、文本概念以及各领域实体之间的关联关系映射至数据关系描述...
  • 本发明公开了一种基于信息瓶颈和冗余约束的奖励模型训练方法及系统,该方法包括:构建一个包含M个成员的奖励模型集成系统;通过一个包含相关性损失项、压缩损失项和冗余度损失项的联合损失函数,在人类偏好数据集上联合训练所有成员奖励模型;相关性损失项旨...
  • 本申请属于人工智能技术领域,涉及一种基于人工智能的任务处理方法,包括:对获取的任务类型与历史微调数据进行分析以确定初始微调配置方案;基于初始微调配置方案对大语言模型进行微调并收集表现数据;基于表现数据生成多个候选微调配置方案;对候选微调配置...
  • 提供了一种压缩大语言模型的方法和用于执行该方法的电子设备。一种操作电子设备的方法包括:通过包括至少一个变换器块和至少一个运算块的神经网络模型接收数据,并输出神经网络模型中针对所述数据的推理结果。至少一个运算块被配置为接收基于数据生成的标记作...
  • 本发明属于生物特征识别技术领域,具体涉及一种复合缩放方法及其神经网络的虹膜识别系统和方法。本发明建立深度、宽度、分辨率三维度的数学约束关系,复合系数φ同时调整网络的深度、宽度和分辨率三个维度,深度缩放为α的φ次方与基础深度的乘积;宽度缩放为...
  • 本发明公开了一种降低显存占用的大模型梯度裁剪训练优化系统,涉及人工智能和机器学习技术领域,包括:显存监测预算模块用于对训练过程中的显存使用情况进行实时采集和统计,预测下一训练步的显存峰值并生成显存预算信号;梯度自适裁剪模块用于根据显存预算信...
  • 本发明实施例提供了一种面向航空发动机健康管理的风险感知神经网络量化方法及装置,涉及神经网络技术领域,其中,该方法包括以下步骤:获取浮点神经网络模型和代表性数据集,针对每一个专家单元,基于代表性数据集,计算专家单元的敏感度度量与动态范围度量并...
  • 本发明公开了无监督图异常检测方法、装置、设备及存储介质,包括以下步骤:获取待检测图数据,利用异质边裁剪模块对所述待检测图数据进行概率化边剪枝处理,生成N×K个子图;针对每个子图,构建包含低通滤波和高通滤波路径的图注意力网络,利用门控机制学习...
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