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- [发明专利]图神经网络表示架构-CN202110130485.6在审
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田永鸿;张翀;陈光耀;倪铭坚;彭佩玺
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北京大学
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2021-01-29
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2021-06-01
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G06N3/04
- 本申请提供了一种图神经网络表示架构，包括图结构数据表示模块用于各种图神经网络框架数据的相互转换的表示格式；基础表示模块用于各种图神经网络开源算法框架的图神经网络模型进行互相转换的基础表示格式；紧凑表示模块用于通过神经网络压缩算法以及加速算法将基础表示模块的图神经网络模型转化成序列化格式的紧凑表示格式；编码表示模块用于通过编码算法将紧凑表示模块的图神经网络模型转换为编码表示格式。从图神经网络到最终模型的不同表示层次的定义，能够统一图神经网络各个层次的表示，降低图神经网路模型与图神经网络开源框架的耦合关系，打破了各种图神经网路开源算法框架之间的壁垒，实现了不同图神经网络开源算法框架的互操作
- 神经网络表示架构
- [发明专利]浮点神经网络模型量化系统和方法-CN202011609407.6在审
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陈家麒;黄宇扬;冯建豪
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上海熠知电子科技有限公司
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2020-12-30
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2021-05-07
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G06N3/08
- 本发明公开了一种浮点神经网络模型的量化系统，包括：组合校准算法单元，所述组合校准算法单元包括多种校准算法单元，组合校准算法单元为各个浮点神经网络模型或者一个浮点神经网络模型中的各个激活值分配不同的校准算法，以便获得量化参数，并对浮点神经网络进行量化，得到定点神经网络模型；自检优化单元，所述自检优化单元在校准数据集的一个子集上，推演浮点神经网络模型和定点神经网络模型，计算浮点神经网络模型和定点神经网络模型的结果的余弦相似度作为基准余弦相似度；自检优化单元微调初始量化参数，生成经微调的定点神经网络模型，计算浮点神经网络模型和经微调的定点神经网络模型的结果的余弦相似度；判断经微调的余弦相似度是否大于基准余弦相似度，如果经微调的余弦相似度大于基准余弦相似度，则利用经微调的量化参数、经微调的定点神经网络、经微调的余弦相似度更新量化参数、定点神经网络和基准余弦相似度。
- 浮点神经网络模型量化系统方法
- [发明专利]机器学习算法的参数调优方法及系统-CN202010036816.5在审
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王宏志;欧龙燊;张恺欣;霸晨民;陈泊舟
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哈尔滨工业大学
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2020-01-14
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2020-06-09
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G06N20/00
- 一种机器学习算法的参数调优方法及系统，具有自动化、快速高效及具有普适性，属于机器学习领域。本发明包括：S1、输入用户数据集和待调参数算法，提取用户数据集的特征；S2、在神经网络数据库中，找到待调参数算法的神经网络，将S1提取的特征输入该神经网络中，该神经网络输出待调参数算法的参数；所述神经网络数据库包括根据各种机器学习算法建立及训练好的神经网络，具体构建方法为：构建适用于机器学习算法的数据集的知识库；提取知识库中每个数据集的特征；找到在各数据集上运行各机器学习算法的最优参数；建立每个机器学习算法的神经网络，利用数据集的特征和对应的最优参数作为训练集对对应的神经网络进行训练，获得训练好的神经网络。
- 机器学习算法参数方法系统
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