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[发明专利]一种神经网络的压缩方法、系统、设备以及介质-CN202011186838.6在审
发明人：尹文枫;董刚;赵雅倩 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的压缩方法，包括以下步骤：分别计算待压缩网络的多个预设层输出的特征图在多个方向上的灰度共生矩阵；对每一个预设层在多个方向上的灰度共生矩阵各自对应的多个纹理特征分别取平均值，以利用多个纹理特征分别对应的平均值构成纹理特征向量；将每一个预设层的纹理特征向量拼接成一个纹理特征张量；将纹理特征张量输入到已完成训练的一级元网络中以得到待压缩网络的每一层的压缩比，并利用压缩比对待压缩网络进行压缩。本发明提出一种基于多尺度特征图纹理分析的神经网络压缩方法，能够减少计算量，还能够加快待压缩网络在不同Flops约束条件下的灵活压缩过程。
一种神经网络压缩方法系统设备以及介质

[实用新型]一种新型网络器压力管道-CN201220188260.2有效
发明人：胡成名 -专利权人：长乐恒申合纤科技有限公司
申请日： 2012-04-27 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： D02J1/08 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种新型网络器压力管道，所述网络器压力管道包括主压缩空气管道、复数支压缩空气管道、复数与支压缩空气管道相对应的网络器、一压力调节阀以及至少一压力表，所述压力调节阀设置在主压缩空气管道的压缩空气进气端，所述复数支压缩空气管道设置在所述主压缩空气管道上，并且在所述压力调节阀之后；各所述支压缩空气管道靠近主压缩空气管道的一端依次设有一电动调节阀以及一手动调节阀，并且另一端连接所述网络器，所述压力表设置在所述支压缩空气管道的手动调节阀和网络器之间本实用新型能够精确调节单个网络器的压力，能够提高产品品质，并且使同一组网络器能够加工不同品质的化纤长丝。
一种新型网络压力管道

[发明专利]神经网络模型装置和神经网络模型的压缩方法-CN202080009630.9在审
发明人：金在德;朴致衍;孙泳哲;崔寅权 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种用于压缩神经网络模型的电子装置可以基于原始的训练的神经网络模型来获取训练数据对，并且使用获取的训练数据对来训练从原始的训练的神经网络模型压缩的压缩神经网络模型。
神经网络模型装置压缩方法

[发明专利]基于人工智能的神经网络的网络参数处理方法及装置-CN201610808208.5有效
发明人：朱志凡;冯仕堃;周坤胜;石磊;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2016-09-07 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人工智能的神经网络的网络参数处理方法及装置。本发明实施例通过获得神经网络参数的M个元素标识中每个元素标识所采用的N个随机种子，进而根据所述每个元素标识和该元素标识所采用的N个随机种子，获得所述每个元素标识的N个压缩参数，并根据所述每个元素标识的N个压缩参数，利用重构神经网络，获得所述每个元素标识所对应的重构元素，使得能够根据所述每个元素标识所对应的重构元素，获得所述神经网络参数，在计算神经网络参数时，通过使用多个不同的随机种子，进行多次随机运算，获得多个压缩参数，进而再利用重构神经网络，根据这些压缩参数来计算神经网络参数的重构元素，只需设置包含一定数量压缩参数例如8个压缩参数的压缩空间信息，而无需分别设置的神经网络参数的具体元素，能够有效减少神经网络的神经网络参数，从而降低了神经网络的内存资源消耗。
基于人工智能神经网络网络参数处理方法装置

[发明专利]模型压缩方法、模型压缩系统、服务器及存储介质-CN202111266014.4在审
发明人：刘利源;杨玺坤;骆庆开;王永成;韩炳涛;屠要峰 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及神经网络架构搜索领域，特别涉及一种模型压缩方法、模型压缩系统、服务器及存储介质。本申请的模型压缩方法包括：接收候选模型；对候选模型进行神经网络架构搜索，得到多个变换模型；对候选模型进行算力压缩得到压缩模型；将变换模型、压缩模型作为候选模型，重新进行神经网络架构搜索和算力压缩。本申请将模型压缩与神经网络架构搜索相结合，通过不断地轮询，在轮询到一定程度之后，可以获得精确度较高的压缩模型，从而兼顾获取压缩模型的准确率，且整个模型压缩过程减少了人工参与，降低人工成本。
模型压缩方法系统服务器存储介质

[发明专利]音频压缩方法、音频解压缩方法及装置-CN202110266469.X有效
发明人：乔宏利;王洪斌;蒋宁;吴海英 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G10L19/008 文献下载
摘要：本发明提供一种音频压缩方法、音频解压缩方法及装置，该方法包括：将预设编码格式的音频数据进行分片，得到N个音频片段；分别将每个所述音频片段输入预先训练的音频压缩网络，得到每个所述音频片段对应的音频压缩特征矩阵和音频时序特征向量，其中，所述音频压缩网络包括带残差的卷积神经网络和深层循环神经网络；按序将每个所述音频片段对应的所述音频压缩特征矩阵和所述音频时序特征向量拼接，得到音频压缩数据。通过本发明提供的音频压缩方法，可以提高音频压缩比的稳定性，并可以实现音频片段的流式压缩，便于压缩音频的流式传输。
音频压缩方法解压缩装置

[发明专利]基于混沌序列的分布式压缩感知方法-CN201810841420.0有效
发明人：苟旭;李智;朱嘉微 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明公开基于混沌序列的分布式压缩感知方法，包括建立混沌序列的压缩感知测量矩阵；在每个传感节点的信号传感和采样中运用混沌压缩感知测量矩阵，进行传感节点降采样率的压缩信号；基于混沌序列建立分布式压缩感知模型；通过分布式压缩感知模型进行信号重构。本发明建立一个轻量低消耗的传感网络，改善传感器网络的节点资源消耗与网络生存时间的网络机制。
基于混沌序列分布式压缩感知方法

[发明专利]一种基于压缩深度神经网络的图像识别方法及系统-CN202110547003.7在审
发明人：徐卫志;曹洋;范胜玉;于惠;蔡晓雅;孙中志;赵晗;耿艳芳;龙开放;李广震 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开公开的一种基于压缩深度神经网络的图像识别方法及系统，包括：获取待识别图像；将待识别图像输入训练好的压缩深度神经网络中，获取图像识别结果；其中，通过获取初始深度神经网络中批量归一化层的缩放因子，对缩放因子进行处理，使缩放因子服从高斯分布，利用高阶统计量计算缩放因子的高阶累积量，根据高阶累积量对批量归一化层的通道进行剪枝，获取压缩深度神经网络。实现了对深度神经网络的有效压缩。通过对深度神经网络进行压缩，从而能够将压缩深度神经网络加载至边缘设备上，进行图像识别。
一种基于压缩深度神经网络图像识别方法系统

[发明专利]基于压缩与激励机制神经网络的图像去模糊方法-CN202010730250.6有效
发明人：李洽;吴佳琪 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩与激励机制神经网络的图像去模糊方法，包括以下步骤：获取训练网络所需数据集，所述数据集为多个图像对，每个图像对由模糊图像及其对应的清晰图像组成；构建压缩与激励去模糊网络，所述网络为多尺度网络，每一个尺度的构造相同，包括编码器‑解码器结构以及ConvLSTM层；使用数据集对压缩与激励去模糊网络进行训练；使用训练完成的压缩与激励去模糊网络对模糊图像进行处理。本发明在SRN去模糊网络的基础上对特征处理模块中的残差块进行改进，引入压缩与激励机制，得到了应用于本发明网络的SE残差块，进而构成SEDN去模糊网络，使最终恢复的清晰图像质量上更加优秀。
基于压缩激励机制神经网络图像模糊方法

[发明专利]日志处理方法、装置及存储介质、服务器-CN201810642922.0在审
发明人：韩琪 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明涉及话务、计算机网络计算、数据分析、检索、存储、备份技术领域，具体涉及本发明实施例提供的一种日志处理方法，包括：将目标话务日志备份到对应的网络存储器中，网络存储器被分配有网络协议地址；将用于分析目标话务日志的服务器链接到网络协议地址，以使得所述服务器对目标话务日志进行分析；将分析后的目标话务日志压缩获得压缩日志，依据网络存储器指定的归档路径将压缩日志进行存储。日志通过专有网络复制出去再分析，保证了及时性也降低了日志分析过多的占用分析和压缩都占用cpu等资源，通过将日志压缩备份到网络存储器，且将分析日志的服务器挂备份日志的网络存储器的路径，实现分布式分析及压缩
日志网络存储器话务服务器分析压缩网络协议地址日志处理日志压缩存储占用分布式分析备份技术备份日志存储介质分析目标日志备份日志分析数据分析性能瓶颈专有网络备份归档计算机网络检索复制分配保证

[发明专利]一种基于模型压缩的PCB板缺陷检测方法-CN202210550075.1在审
发明人：程毅;康晴 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型压缩的PCB板缺陷检测方法，包括：对于原始缺陷图片进行预处理，通过区域分割形成训练样本；设计轻量特征提取模块，将其替换YOLOv5网络中的特征提取模块进行网络压缩，构建压缩网络；在知识蒸馏进行前，通过PCB样本训练YOLOv5网络，在知识蒸馏过程中，其参数不会被更新；基于YOLOv5网络，压缩网络每一次的迭代训练过程中，利用局部与全局知识蒸馏模块进行蒸馏损失的计算，并通过反向传播算法进行知识蒸馏网络的参数更新；通过压缩网络进行缺陷检测，并对输出的检测框筛选，得到最终的缺陷预测框。本发明在压缩原有模型的参数量与计算量的同时保持了原有网络模型的平均检测精度。
一种基于模型压缩 pcb 缺陷检测方法

[发明专利]基于联合生成对抗网络的大倍率遥感影像压缩方法-CN201811270154.7有效
发明人：杨淑媛;赵世慧;刘志;马宏斌;冯志玺;徐光颖;孟会晓;邢颖慧;郝晓阳;姜垚;马向前 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多结构生成对抗网络的大倍率遥感影像压缩方法，解决了传统方法未挖掘影像像素间相关性及大倍率压缩下视觉保真度下降的技术问题。实现步骤有：对遥感影像数据集预处理；预处理后的遥感影像数据集输入联合生成对抗网络训练得到训练好的网络模型；用训练得到的网络进行大倍率遥感影像压缩得到编码文件；对网络编码结果做熵编码得到待传输的码流文件；用解码网络进行码流文件的解压缩得到原始遥感影像。本发明使用联合生成对抗网络遥感影像建立模型进行大倍率压缩，该网络将编解码网络对称结构分别进行对抗训练，通过训练使得模型同时提取影像本身的相关性和遥感影像之间的相关性，提高了大倍率压缩下视觉保真度。
大倍率遥感影像压缩网络预处理遥感影像数据对抗视觉保真度码流文件原始遥感影像编码文件对称结构对抗训练建立模型结构生成解码网络网络编码网络模型网络训练影像像素编解码解压缩熵编码联合影像传输挖掘

[发明专利]数据处理方法、装置、AI芯片、电子设备及存储介质-CN202210649451.2有效
发明人：段茗 -专利权人：成都登临科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F16/174 文献下载
摘要：本申请涉及一种数据处理方法、装置、AI芯片、电子设备及存储介质，属于神经网络技术领域。该数据处理方法包括：获取部署到AI芯片中的神经网络的基本信息及所述AI芯片的基本信息；根据所述神经网络的基本信息及所述AI芯片的基本信息，从预设的多个压缩算法中选取出最优压缩算法；利用最优压缩算法对所述神经网络的相关数据进行压缩，得到压缩数据和对应的数据索引，所述数据索引用于将所述压缩数据还原成未压缩之前的原始数据，或者，用于确定压缩数据中的非零元素在未压缩之前的原始数据中的位置。通过结合神经网络和AI芯片的具体情况，灵活选取适合当前场景的压缩方案，以相对最优的方式完成稀疏性神经网络的加速，提升能耗比和性能。
数据处理方法装置 ai 芯片电子设备存储介质

[发明专利]实现内部网关协议的网络中的压缩数据传输-CN202080012664.3在审
发明人：乌马·S·春都里;托尔莱斯·埃克特;阿尔瓦罗·雷塔纳 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-02-07 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： H04L69/04 文献下载
摘要：一种方法由实现内部网关协议(IGP)的网络中的网络元件(NE)执行。该方法包括：生成包括报头和数据的消息，其中，该报头包括在对数据进行压缩之前数据的长度、在对数据进行压缩之后数据的长度、以及压缩标识符；基于由压缩标识符标识的压缩方案来对数据进行压缩，以获得经压缩的数据；以及将包括报头和经压缩的数据的经压缩的消息转发至网络中的其他NE。
实现内部网关协议网络中的压缩数据传输

[发明专利]基于深度学习的信道缓冲器压缩-CN202111030688.4在审
发明人：权赫准;姜寅烨;李正元;林慕生;R.索尔塔尼 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本公开涉及基于深度学习的信道缓冲器压缩，具体地，提供了一种利用压缩的神经网络学习的方法和系统。该方法包括对参考信号(RS)执行信道估计，用神经网络对RS的信道估计进行压缩，用神经网络对经压缩的信道估计进行解压缩，以及对经解压缩的信道估计进行内插。
基于深度学习信道缓冲器压缩

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