[发明专利]神经网络预测方法、装置、电子设备和自动驾驶系统有效
| 申请号： | 201911023009.3 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110782029B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 徐立华 | 申请（专利权）人： | 阿波罗智能技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 包莉莉;武晨燕 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了神经网络的预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其是自动驾驶(包括自主泊车)领域。具体实现方案为：根据神经网络的第一输入张量和第二输入张量，确定对应的第一初始输入量化参数和第二初始输入量化参数；量化处理第一初始输入量化参数和第二初始输入量化参数，分别得到第一目标输入量化参数和第二目标输入量化参数；确定神经网络的输出张量对应的初始输出量化参数；根据量化处理的量化尺度以及初始输出量化参数，确定目标输出量化参数；根据第一输入张量、第一目标输入量化参数、第二输入张量、第二目标输入量化参数和目标输出量化参数，预测输出张量的量化值。本申请可以减少资源使用量，降低功耗。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 预测 方法 装置 电子设备 自动 驾驶 系统 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络预测方法，其特征在于，包括：/n根据神经网络的第一输入张量和第二输入张量，确定对应的第一初始输入量化参数和第二初始输入量化参数；/n量化处理所述第一初始输入量化参数和所述第二初始输入量化参数，分别得到第一目标输入量化参数和第二目标输入量化参数；/n确定所述神经网络的输出张量对应的初始输出量化参数；/n根据所述量化处理的量化尺度以及所述初始输出量化参数，确定目标输出量化参数；/n根据所述第一输入张量、所述第一目标输入量化参数、所述第二输入张量、所述第二目标输入量化参数和所述目标输出量化参数，预测所述输出张量的量化值。/n
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