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[发明专利]一种基于演化学习的神经网络结构搜索方法和系统-CN202080107589.9在审
发明人：程然;谭浩;何成;侯章禄;邱畅啸;杨帆 -专利权人：华为技术有限公司;南方科技大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：一种基于演化学习的神经网络结构的搜索方法和系统，所述方法包括：S101，初始化种群，种群内的每一个神经网络结构为一个结构编码；S102，随机选择种群内的两个结构编码，解码成两个神经网络结构进行配对；从超网中继承相应的权重，获得第一、第二神经网络模型；S103，评估训练后的第一、第二神经网络模型，获得胜利者和失败者；S104，根据训练后的第一、第二神经网络模型更新超网；S105，计算伪梯度值，使失败者向胜利者学习，得到第三神经网络结构的结构编码；S106，用第三神经网络的结构编码在种群中代替失败者的结构编码，更新种群；S107，输出种群中最优的神经网络模型，对更新的种群进行迭代演化。
一种基于演化学习神经网络结构搜索方法系统

[发明专利]神经网络通道数搜索方法和装置-CN202080091992.7在审
发明人： 邱畅啸;杨帆;钟刚 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种神经网络通道数搜索方法和装置，能够实现可微分搜索技术能够进行网络通道数搜索问题，在保证网络性能的同时，减少网络的计算复杂度。该方法包括：确定卷积层的输出通道数N，N为正整数(S301)；将卷积层输出的特征张量分割为n个子特征张量，每个子特征张量的通道数为N/n，n为可以被N整除的整数，且n≥2(S302)；确定n组加权系数，每组加权系数包括多个加权系数，多个加权系数与n个子特征张量中的多个子特征张量一一对应(S303)；确定n组加权系数中每组加权系数中的最大值所对应的子特征张量(S304)，以得到n个所述最大值所对应的子特征张量；根据n个最大值所对应的子特征张量重新确定卷积层的输出通道数(S305)。
神经网络通道搜索方法装置

[发明专利]基于能效的OFDMA子载波分配方法-CN201310586511.1有效
发明人：冷甦鹏;邱畅啸;吴凡;黄晓燕 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2013-11-20 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于能效的OFDMA子载波分配方法，包括：初始化网络参数，根据每个用户基本传输速率占总传输速率比例，确定每个用户应分配的子载波数目；对网络的信道增益噪声比进行平均化处理，在每个用户分配子载波数目的限制下，采用最优信道质量分配原则确定子载波分配；在子载波分配的基础上，依据调整规则，调整最高能量效率用户和最低能量效率用户之间的子载波分配，使得网络整体能量效率增大，确定最终的子载波分配。本发明的方法通过调整按照最优信道质量分配原则确定的子载波分配，保证网络中每个用户满足基本传输速率的同时，增大了网络单位焦耳所传输的比特数，计算复杂度较低，并且所达到的能量效率接近于最优能量效率。
基于能效 ofdma 载波分配方法