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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]用于训练稀疏神经网络同时保持稀疏性的系统和方法-CN202180024183.9在审
发明人： S.M.贾亚库马尔;R.帕斯卡努;J.W.雷;S.奥辛德罗;E.K.埃尔森 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种训练神经网络的计算机实现的方法。该方法包括通过选择神经网络的参数的第一子集并将网络参数的前向传递集合的所有其他参数设置为零来重复地确定网络参数的前向传递集合。然后，该方法根据网络参数的前向传递集合使用神经网络来处理训练数据项以生成神经网络输出，从神经网络输出和训练数据项来确定目标函数的值，选择网络参数的第二子集，确定包括参数的第一子集和第二子集的网络参数的后向传递集合，并且使用从目标函数的值确定的梯度估计来更新与网络参数的后向传递集合相对应的参数。
用于训练稀疏神经网络同时保持系统方法

[发明专利]连续稀疏性模式神经网络-CN201980007826.1在审
发明人： K.西蒙扬;N.E.卡尔赫布雷纳;E.K.埃尔森 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2019-02-11 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：用于使用具有连续稀疏性模式的神经网络的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。方法之一包括将具有连续稀疏性模式的神经网络的第一参数矩阵存储在与计算设备相关联的存储中。计算设备执行神经网络的推断过程以生成输出向量，包括从与计算设备相关联的存储中读取来自输入向量的一个或多个激活值，从与计算设备相关联的存储中读取非零参数值块，以及将一个或多个激活值中的每一个乘以非零参数值块中的一个或多个。
连续稀疏模式神经网络

[发明专利]使用以比特值为条件的回归神经网络生成输出示例-CN201980008378.7在审
发明人： N.E.卡尔赫布伦纳;K.西蒙扬;E.K.埃尔森 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2019-02-11 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于使用神经网络生成输出示例的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。方法之一包括，在每个生成时间步长处，使用回归神经网络并根据隐藏状态，处理包括序列中前一生成时间步长处的N比特输出值的第一回归输入，以生成第一分数分布；使用第一分数分布选择N个比特的前一半的值；使用回归神经网络并根据相同的隐藏状态，处理第二回归输入，该第二回归输入包括(i)前一生成时间步长处的N比特输出值和(ii)N个比特的前一半的值，以生成第二分数分布；以及使用第二分数分布选择输出值的N个比特的后一半的值。
使用比特条件回归神经网络生成输出示例

[发明专利]使用比特块生成输出示例-CN201880027651.6在审
发明人： N.E.卡尔奇布伦纳;K.西蒙扬;E.K.埃尔森 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于使用神经网络生成输出示例的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。该方法中的一种包括接收生成特定类型的输出示例的请求，访问依赖性数据，并且在多个生成时间步骤中的每一个生成时间步骤处，通过以下内容来生成输出示例：识别对于生成时间步骤的一个或多个当前块，其中，每个当前块是其中对于该块的依赖性中识别的所有其他块中的比特值已经被生成的块；以及对于每个当前块，以在对于当前块的依赖性中识别的其他块中已经生成的比特值为条件，生成当前块中的比特值。
时间步骤输出计算机存储介质计算机程序依赖性数据神经网络访问

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