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[发明专利]人脸识别模型量化训练方法、装置、设备及存储介质-CN202211106725.X在审
发明人：洪振厚;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开一种人脸识别模型量化训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取预设的卷积神经网络各层的权重值和偏值；根据权重值和偏值对所述卷积神经网络各层的权重值进行权重均衡化处理，得到权重均衡化处理后的权重值；根据偏值以及权重均衡化处理后的权重值对所述卷积神经网络各层进行偏值吸收处理；对偏值吸收处理后的所述卷积神经网络进行量化处理；对量化处理后的所述卷积神经网络各层进行偏值纠正处理，得到训练好的卷积神经网络；将训练好的所述卷积神经网络与AutoTVM结合，生成可运行于本地硬件的预测模型
识别模型量化训练方法装置设备存储介质

[发明专利]神经网络模型的量化方法、电子设备及可读存储介质-CN202211399379.9在审
发明人：章小龙;黄敦博;刘超;高毅 -专利权人：安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，公开了一种神经网络模型的量化方法、电子设备及可读存储介质。该方法通过确定量化的神经网络模型的预设结构，预设结构包括线性算子和非线性算子，并在非线性算子的类型为第一类型的情况下，将线性算子的输入数据的量化参数融合到非线性算子的第一浮点数权重数据中，确定第二浮点数权重数据，对第二浮点数权重数据进行量化，确定定点数权重数据，再根据定点数权重数据和线性算子的定点数输入数据的线性运算结果，进行与非线性算子功能对应的非线性运算，确定浮点数运算结果并生成定点数运算结果，从而能够优化算子之间传递数据的处理过程，减少神经网络模型的量化误差，提高神经网络模型的运行性能和计算精度。
神经网络模型量化方法电子设备可读存储介质

[发明专利]一种网络模型的训练方法、装置及设备-CN202210751469.3在审
发明人：张凯;任文奇;李哲暘;谭文明;任烨 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供一种网络模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取网络层对应的浮点型激活梯度值；对浮点型激活梯度值进行量化，得到定点型激活梯度值和激活值量化超参；浮点型激活梯度值包括多个浮点型数值，基于激活值量化超参确定每个浮点型数值对应的量化中间值；针对每个量化中间值，若量化中间值不大于预设阈值，确定量化中间值对应的概率向量，基于概率向量确定量化中间值对应的定点型数值；基于所有量化中间值对应的定点型数值生成定点型激活梯度值；基于定点型激活梯度值对网络层的初始模型权重进行调整，将调整后模型权重更新为网络层的初始模型权重。
一种网络模型训练方法装置设备

[发明专利]网络模型量化方法、装置、计算机设备以及存储介质-CN202111139349.X有效
发明人：梁玲燕;董刚;赵雅倩;温东超 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络模型量化方法、装置、计算机设备以及存储介质，适用于人工智能技术领域，该网络模型量化方法，包括：获取待处理网络模型，根据量化需求对待处理网络模型的权重参数和激活输出分别进行量化处理，得到初始权重参数和激活输出的初始量化参数，构建初始网络模型；获取第一校准网络模型，基于第一校准网络模型对初始网络模型的初始权重参数进行调整，得到第一预处理模型；获取第二校准网络模型，基于第二校准网络模型对第一预处理模型的激活输出的初始量化参数进行调整采用该方法可以解决通过量化、裁剪等模型压缩的方式缩小大型深度神经网络模型，深度神经网络模型的精度降低的问题。
网络模型量化方法装置计算机设备以及存储介质

[发明专利]联邦学习网络中联合优化量化水平与客户端选择的方法-CN202310378263.5在审
发明人：范露露;倪郑威;张朝阳 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于能量采集式联邦学习网络中联合优化量化水平与客户端选择的方法。首先构建了携带有能量采集模块的联邦学习网络模型；其次，将联邦学习网络训练损失等价替代为当前和最优权重模型的期望距离；再次，采用广义量化方法量化差分权重，并探究权重差分对量化最优速率的影响；随后，在最小化能量因果性约束下，对量化水平、客户端选择进行优化，构造成非凸的混合整数非线性优化问题；最后，将MINLP问题构造为凸优化问题，可基于MINLP等求解器对其进行求解。
联邦学习网络联合优化量化水平客户端选择方法

[发明专利]神经网络推理方法和系统-CN202210289244.0有效
发明人：吴春选 -专利权人：杭州雄迈集成电路技术股份有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明信息处理技术领域的一种神经网络推理方法和系统，方法包括以下步骤：设置神经网络的推理精度阈值；分离量化每层输出特征数据量化参数和每层权重量化参数；对于神经网络中的前后关联层，根据当前层的输出特征数据量化参数更新输入层的输出特征数据量化参数；以所述推理精度阈值为约束条件，根据每层推理浮点值和分离量化后的定点值比对结果，优化输出特征数据量化参数。
神经网络推理方法系统

[发明专利]计及微电网功能特性的综合评价指标权重量化方法及系统-CN202011138774.2在审
发明人：姚志力;王志新 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种计及微电网功能特性的综合评价指标权重量化方法及系统，包含构建微电网综合评价体系，计算各个评价指标的主观权重和客观权重，再基于支持向量机、以准确度值最优为目标确定供电保障型微电网或经济型微电网的主观权重和客观权重的权重比本发明基于组合评价理论和支持向量机分类模型优化评价体系的主客观权重比，既能够客观地对指标的重要程度进行定量分析，也能够兼顾指标的实际含义及性质。
电网功能特性综合评价指标权重量化方法系统

[发明专利]用于传输预编码系数的方法和装置-CN202080033912.2在审
发明人：乌达·米塔尔;艾哈迈德·欣迪;泰勒·布朗 -专利权人：联想（新加坡）私人有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：能够基于CBSR配置来确定(520)多个量化系数集合。与特定受限波束相对应的量化系数集合能够至少基于特定受限波束的量化系数集合的傅立叶变换在频率集合下生成量化权重集合。能够确定多个量化系数集合，使得特定受限波束的量化权重满足至少基于与特定受限波束相对应的量化系数集合和受限波束增益系数的约束。能够传输能够包括多个量化系数集合的CSI报告(530)。
用于传输预编系数方法装置

[发明专利]卷积神经网络的运算方法及相关设备-CN202011174895.2在审
发明人：张茂权;邹斯骋;钟凯;汪玉 -专利权人：华为技术有限公司;清华大学
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供一种卷积神经网络的运算方法及相关设备，该方法包括：根据Cin个第一量化因子对包含Cin个通道的输入数据进行量化以得到Cin个数据组，其中，Cin个第一量化因子为浮点数，Cin个第一量化因子的尾数相同，Cin个第一量化因子与Cin个通道一一对应，Cin为正整数；对目标卷积核对应的第一权重参数进行量化以得到第二权重参数；将Cin个数据组和第二权重参数进行卷积计算；将卷积计算后的结果进行移位计算以得到运算结果
卷积神经网络运算方法相关设备

[发明专利]一种作战效能评估方法与系统-CN202310026830.0在审
发明人：李聪;黄河;陈健;赵誉华;张鹏;董茂科;贾如岩;范树佳 -专利权人：中国人民解放军96901部队21分队
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：所述方法包括：获取作战效能评估指标集，为各个指标分配初始权重以形成权重集；建立与所述指标集对应的状态集，并确定每个状态的有效邻接状态集和有效临界状态数量；构建所述各个指标的策略函数和状态增益函数；利用策略函数和状态增益函数确定所述各个指标的状态价值以构成状态价值集；获取所述各个指标的指标量化值以形成指标量化集，依据所述指标量化集、所述权重集和所述状态价值集，计算所述各个指标的综合权重，所述综合权重用于确定作战效能评估值。
一种作战效能评估方法系统

[发明专利]融合修正参数层次分析法的电力建设工程风险评价系统-CN202210941957.0在审
发明人：李自若;周新和;郭羽;甘伟良;李小飞;李欣;邹岸新;张亦兵;陶军;褚旭;付红梅;罗洪平;唐贤伦 -专利权人：国网重庆市电力公司建设分公司;重庆邮电大学
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明请求保护一种融合修正参数层次分析法的电力建设工程风险评价系统，其包括：数据收集模块：用于获取相关资料以及历史数据，并进行筛选得到项目风险因素清单；风险量化模块：用于采用专家打分法对风险因素进行风险量化，对识别出风险因素的可能性和影响程度进行量化打分，获得风险因素评分表；初始权重计算模块：用于构建判断矩阵，并利用层次分析法求出各个风险因素的初始权重值；权重值修正模块：使用熵权法获得各个风险因素的信息熵；将获得的各个风险因素的信息熵作为修正参数融入到获得的初始权重中，获得各个风险因素的修正权重；模糊评价模块：使用获得的修正权重以及获得的风险因素评分表对整个项目进行模糊综合评价。
融合修正参数层次分析电力建设工程风险评价系统

[发明专利]基于重要性权重支持向量机分类器的语音情感识别方法-CN201610969948.7有效
发明人：黄永明;吴奥;章国宝 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-11-04 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于重要性权重支持向量机分类器的语音情感识别方法，包括训练样本与测试样本偏差的量化，重要性权重系数模型的建立以及重要性权重系数为基础的SVM的建立。该方法在重要性权重系数的基础上量化训练样本与测试样本的偏差，从而在分类器层面进行偏差调整。本发明通过构建针对情感分类中训练样本与测试样本存在偏差的问题的重要性权重系数模型，量化语音样本中训练样本与测试样本的偏差，利用基于重要性权重系数模型的SVM分类器，在分类器层面通过调整分类超平面来进行偏差调整
基于重要性权重支持向量分类语音情感识别方法

[发明专利]一种面向MBSE的需求模型快速查询及可视化方法-CN202211556551.7在审
发明人：王萍;王培刚;薛延兵;李建勋;胡伟;曹磊;宿井方;马嵩华 -专利权人：山东山大华天软件有限公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/835 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向MBSE的需求模型快速查询及可视化方法，根据各查询关键字在MBSE需求模型库中的权重，得到查询关键字权重向量；计算查询关键字权重向量与各需求模型轻量化XML文件权重向量的相似度，获取相似度最高的需求模型轻量化XML文件；根据得到的相似度最高的需求模型轻量化XML文件，得到MBSE需求模型库中对应的需求模型；将得到的需求模型进行轻量化显示；本发明通过将需求模型文件进行解析并形成文本索引，从而实现了需求模型的快速查询
一种面向 mbse 需求模型快速查询可视化方法

[发明专利]基于时间编码的低功耗脉冲神经网络片上学习系统-CN202210317373.6在审
发明人：李丽;孙浩瀚;傅玉祥;孙从怡;韩嘉宁;周攀;李伟;何书专 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间编码的低功耗脉冲神经网络片上学习系统，包括排序模块和计算模块，排序模块用于接收已进行时间编码的若干组输入数据，并将所述输入数据升序或降序排列；计算模块用于接收所述输入数据和预存储的与输入数据匹配的权重数据；基于预定规则将所述输入数据量化为预设常数，获得量化输入数据；基于权重数据判断神经元是否会激发，若激发，则采用所述量化输入数据和权重数据计算输出脉冲时间，并采用线性化规则更新权重数据。通过将输入数据量化降低硬件运算难度，采用优化的权重更新规则以便于硬件设计，减少运算量，具有功耗低、面积小速度快的优点；提升了脉冲经网络运算速度，且能够在硬件上实现片上学习。
基于时间编码功耗脉冲神经网络学习系统

[发明专利]一种模型训练方法及装置-CN202011377406.3在审
发明人：金晶 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：获取第一神经网络模型，第一神经网络模型包括卷积BN层和第一量化算子，所述卷积BN层用于根据第一权重对输入的第N批batch的数据进行卷积处理，根据BN系数对卷积处理结果进行归一化处理，并基于归一化处理结果更新所述BN系数，对更新后的所述BN系数进行所述第一权重的更新，所述第一量化算子用于对更新后的所述第一权重进行量化处理以及反量化处理，以得到第二权重，所述卷积BN层还用于根据所述第二权重对输入的第N+1批batch的数据进行卷积处理。
一种模型训练方法装置