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[发明专利]一种计算装置及相关产品-CN201810161636.2在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：上海寒武纪信息科技有限公司
申请日： 2018-02-27 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06F9/302 文献下载
摘要：本公开提供了一种计算装置，所述计算装置获取训练样本、训练模型；所述训练模型包括n层结构；包括：指令控制单元用于获取训练指令，根据所述训练指令得到正向运算指令和反向运算指令；运算单元用于根据所述正向运算指令对所述训练样本进行n层正向运算得到第n层正向运算结果，根据所述第n层正向运算结果获得第n层输出数据梯度，根据所述反向运算指令对所述第n层输出数据梯度执行n层反向运算得到所述训练模型的权值梯度；所述训练模型的权值梯度包括每层的权值梯度；压缩单元用于对所述训练模型的权值梯度进行处理，以对应得到处理后的权值梯度；计算装置用于依据所述处理后的权值梯度对所述训练模型的权值进行更新，以完成训练。
训练模型正向计算装置运算指令输出数据训练样本运算结果运算指令指令控制单元压缩单元运算单元更新

[发明专利]神经网络模型推理的加速方法、装置、电子设备和介质-CN202211133732.9在审
发明人：高钰舒;屈树谦;代稳;孔凯文 -专利权人：南京地平线集成电路有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种神经网络模型推理的加速方法、装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：获取图像训练数据、文本训练数据或语音训练数据；确定待加速的第一神经网络模型；将第一神经网络模型中的预设网络层的预设运算转换为第一运算获得第二神经网络模型，第一运算用于模拟目标运算的运算逻辑；基于图像训练数据、文本训练数据或语音训练数据，对第二神经网络模型按照预设位宽进行量化感知训练，得到量化后的第三神经网络模型；将第三神经网络模型的第一运算转换为目标运算本公开实施例通过在训练过程模拟简化运算带来的误差，实现在降低模型计算量的条件下保证较高的模型精度。
神经网络模型推理加速方法装置电子设备介质

[发明专利]一种训练装置-CN201710474297.9有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：上海寒武纪信息科技有限公司
申请日： 2017-06-21 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种训练装置，包括：数据处理模块；以及运算模块，其与所述数据处理模块连接，用于接收所述数据处理模块处理后的数据进行运算。本公开训练装置，可有效加速反向训练部分，也可用于整个神经网络的训练流程加速，提高了训练及运算速度，降低了训练功耗，提高了运算的有效性。
一种训练装置

[发明专利]命令/地址信号训练模式电路及存储器-CN202310586956.3有效
发明人：王琳;宋志浩 -专利权人：长鑫存储技术有限公司
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G11C7/20 文献下载
摘要：本申请提供一种命令/地址信号训练模式电路及存储器，该电路包括：使能信号生成模块，用于接收片选信号和训练模式进入指令，生成训练模式使能信号；其中，训练模式进入指令用于指示存储器进入命令/地址信号训练模式；目标信号生成模块包括运算模块和输出模块；运算模块，用于接收训练模式使能信号和多位命令/地址信号，生成第一运算结果；输出模块，用于接收片选信号和第一运算结果，生成目标输出信号。本申请提供的电路具有处理训练模式进入指令、对多位命令/地址信号进行逻辑运算并输出该运算结果的功能，在存储器中实现了命令/地址信号训练模式功能。
命令地址信号训练模式电路存储器

[发明专利]数据处理方法、电子设备及相关产品-CN202011639072.2有效
发明人：施宏恩;李晓凯;曾儿孟;程小磊 -专利权人：深圳市华尊科技股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据处理方法、电子设备及相关产品，应用于电子设备，所述方法包括：将第一训练集输入第一神经网络模型进行运算，得到第一参数模型；将第二训练集输入第二神经网络模型进行运算，得到第二参数模型；依据第一参数模型对第二训练集进行运算，得到第二参考训练集；依据第二参数模型对第一训练集进行运算，得到第一参考训练集；将第一参考训练集输入第一参数模型进行运算以及将第二参考训练集输入第二参数模型进行运算，将两者之中的较为收敛的神经网络模型作为训练好的神经网络模型。
数据处理方法电子设备相关产品

[发明专利]一种应用于卷积神经网络训练的可重构硬件加速器-CN202110874007.6在审
发明人：王中风;邵海阔;林军 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供一种应用于卷积神经网络训练的可重构硬件加速器。该可重构硬件加速器包括：缓存架构、运算处理阵列、功能模块和主控制器，缓存架构包括输入缓存架构和输出缓存架构，运算处理阵列包括多个以二维数组方式排列的运算处理模块，在使用时利用输入缓存架构按预设数据分组方式对待运算数据进行重新排列和分组后，发送给运算处理模块进行处理，并通过在不同的训练阶段动态调整运算处理阵列中的每个运算处理模块的内部数据连接方式，以使运算处理模块按移动步长进行与候选训练阶段相对应的卷积运算处理。整个装置的计算方式较为灵活，可并行处理多通道运算，而且仅采用硬件架构即可满足不同训练阶段的计算需求，因而具有较高的模型训练效率。
一种应用于卷积神经网络训练可重构硬件加速器

[实用新型]一种儿童学习用训练教具-CN202222471391.8有效
发明人：王兵 -专利权人：脑皇星教育科技（上海）有限公司启东分公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G09B19/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种儿童学习用训练教具，属于训练教具技术领域，解决了现有的儿童学习用训练教具存在功能单一的问题，其技术要点是：立板上设置有运算训练机构和时间训练机构，底板上设置有图形训练机构，时间训练机构和图形训练机构可对儿童的生活时间常识、数字的识别以及图形的识别进行相应的训练，同时锻炼了儿童的收纳整理能力，运算训练机构操作简单，可培养儿童的计算能力以及动手能力等，同时熟悉加减乘除的数学运算，且运算训练机构操作方便，性能稳定性高，具有多种使用功能的优点，具有多种训练功能的优点。
一种儿童习用训练教具

[发明专利]神经网络的训练方法和通过该训练方法获得的神经网络-CN201611079401.6有效
发明人：沙浩 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2016-11-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种神经网络的训练方法和神经网络。该方法包括：对输入的一组训练样本重复进行多次运算处理，每次运算处理包含：对于每个激活节点，根据选择概率值，随机地从线性运算和非线性运算之中选择出第一选择结果，来进行第一次网络训练，以获得第一训练损失值；对于每个激活节点，根据选择概率值，随机地从线性运算和非线性运算之中选择出第二选择结果，来进行第二次网络训练，以获得第二训练损失值；当第一训练损失值小于第二训练损失值时，增加每个感兴趣节点的第一选择结果的概率值；以及当第二训练损失值小于等于第一训练损失值时，增加每个感兴趣节点的第二选择结果的概率值。
神经网络训练方法通过获得

[发明专利]神经网络的规模拓展方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211078157.7在审
发明人：邓辰辰;郑纪元;王钰言;林珠;吴嘉敏;范静涛;方璐;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及神经网络技术领域，特别涉及一种神经网络的规模拓展方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：确定目标神经网络的实际运算位宽；利用算术逻辑运算训练策略训练目标神经网络运算位宽中小于实际运算位宽的第一规模子网络，得到的权重参数作为运算位宽大于第一规模子网络的第二规模子网络的初始权重参数，训练第二规模子网络，并按照运算位宽由低位至高位的顺序逐级拓展网络规模，直到网络规模的运算位宽达到实际运算位宽，得到目标神经网络的初始权重参数，实现对目标神经网络的训练。由此，解决了相关技术利用整体网络参数初始化的方法，无法充分挖掘算术逻辑运算任务本身的可复用性，训练复杂度高，训练时间长，效率低等问题。
神经网络规模拓展方法装置电子设备存储介质

[发明专利]信道估计方法-CN201711439117.X有效
发明人：彭吉生;乔树山 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：一种信道估计方法，包括：分别将本地训练序列和接收到的训练序列进行共轭翻转，并分别与本地训练序列进行循环卷积运算获得第一循环卷积运算结果和第二循环卷积运算结果；利用训练序列的自相关特性良好的特点，对第二循环卷积运算结果进行时域噪声消除；对第一循环卷积运算结果和时域噪声消除后的第二循环卷积运算结果进行FFT变换，变换至频域获得第一频域结果和第二频域结果；在第二频域结果和第一频域结果中取对应频率的值相除获得相除运算结果；对所述相除运算结果求共轭获得信道估计的值
信道估计方法

[发明专利]一种数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111266095.8在审
发明人：李周洋 -专利权人：上海商汤科技开发有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据处理的方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取基于目标神经网络训练代码编译得到的计算图；其中，计算图中包含形状运算关系以及数据运算关系，形状运算关系和数据运算关系分别为采用数据形式表征的目标神经网络中各网络层对应的形状计算规则和数据计算规则；响应于针对计算图的执行指令，基于待训练的训练数据以及计算图中包含的形状运算关系和数据运算关系，执行得到针对目标神经网络训练代码的执行结果。本公开在执行阶段可以兼容各种大小的输入训练数据，所确定出的执行结果不容易出错，准确率较高，进一步确保网络训练的高效进行。
一种数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]运算模型训练系统、运算模型训练系统的运作方法及携带式电子装置-CN201711259683.2在审
发明人：江振国;陈政晔;蒋益庭 -专利权人：财团法人资讯工业策进会
申请日： 2017-12-04 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：运算模型训练系统、运算模型系统的运作训练方法及携带式电子装置。该运作方法借由一处理器实施。运算模型训练系统包括一第一运算模型及至少一第二运算模型。该处理器接收一笔输入数据。该处理器利用该笔输入数据，获得该第一运算模型与该第二运算模型的一模型差异度。该处理器利用该笔输入数据，获得该第二运算模型的一输出正确度。该处理器用以依据该输出正确度及该模型差异度，更新该第二运算模型。
运算模型处理器训练系统携带式电子装置差异度运作输出更新

[发明专利]模型训练任务处理方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010381895.3在审
发明人：陈伯辉 -专利权人：深圳市万普拉斯科技有限公司
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及移动终端技术领域，特别是涉及一种模型训练任务处理方法、装置、电子设备和存储介质。一个实施例中的方法包括：当接收到待处理的模型训练任务时，识别模型训练任务对应的模型类别；根据模型训练任务对应的模型类别以及预设的模型类别与运算量的关系，确定模型训练任务对应的运算量；获取移动终端的实时使用状态，根据实时使用状态以及模型训练任务对应的运算量，控制模型训练任务的执行。这样使得模型训练任务能够被移动终端的运算资源合理地执行，而不是接收到模型训练任务即触发执行操作，从而提高训练效率。
模型训练任务处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]训练和部署神经网络的方法、电子设备和计算机程序产品-CN202110121131.5在审
发明人：杨文彬;刘金鹏;倪嘉呈;贾真 -专利权人：伊姆西IP控股有限责任公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及用于训练和部署神经网络的方法、电子设备和计算机程序产品。根据本公开的示例性实现，一种用于训练神经网络的方法，包括：基于训练数据集，确定可裁剪神经网络在不同运算量下的一组优选网络结构；以及基于训练数据集和一组优选网络结构，训练可裁剪神经网络，使得经训练的可裁剪神经网络在给定运算量下具有对应于给定运算量的优选网络结构以此方式，在训练过程中，可以确定不同运算量下的可裁剪神经网络，从而在部署过程中，可以基于运算量而将对应的可裁剪神经网络部署到不同设备中。
训练部署神经网络方法电子设备计算机程序产品

[发明专利]数据处理方法和装置-CN201710272081.4在审
发明人：栾宏伟;胡壁;宋全旺;宋磊;杨冬越 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2017-04-24 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明的数据处理方法包括下列步骤：‑用机器学习法来训练数据清洗规则以进行数据清洗，并且利用训练出的数据清洗判决模型对预测模型训练数据进行数据清洗判断；‑从预测模型算法库中选择参与预测模型训练运算的预测模型；‑在预测模型训练运算过程中对参与预测模型训练运算的具体预测模型进行参数调优。
预测模型训练数据清洗预测模型数据处理方法和装置运算机器学习训练数据运算过程算法库清洗判决

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