“迭代量化”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网_专利查询网

首页在售求购查询申请展会资讯专利榜企服商城升级VIP

立即登录免费注册

在售专利
求购专利
查询专利
新闻资讯
技术展会
招商加盟
专利榜

本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247

本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247 本网专利代理业务由天津创信方达专利代理事务所(普通合伙)承接机构代码：12247

专利名称

专利名称
专利号码
专利分类
申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

专利下载VIP

公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

钻瓜专利网为您找到相关结果183320个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]神经网络的量化方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111433360.7在审
发明人：史丽坤;胡英俊 -专利权人：上海阵量智能科技有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络的量化方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：在多个迭代周期中的每个迭代周期中执行：确定对第一神经网络中的目标网络层进行量化，多个量化对象对应的量化系数；基于量化系数对多个量化对象分别进行量化操作，得到多个量化对象分别在当前迭代周期对应的量化结果；基于多个量化对象分别在当前迭代周期对应的量化结果，确定多个量化对象分别在当前迭代周期对应的量化损失，并基于量化损失，确定多个量化对象的量化损失分别对应的损失权重；以及，将最后一个迭代周期确定的量化系数，确定为目标量化系数，并利用目标量化系数对第一神经网络进行量化处理，生成第二神经网络。
神经网络量化方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]将测量值量化误差建模为状态的导航设备和方法-CN202180031465.1在审
发明人：斯蒂芬·F·朗兹 -专利权人：迪尔公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：接收包括一系列量化测量值的导航信息。每个量化测量值具有与先前量化测量值的量化误差负相关的相应量化误差。所述设备迭代地执行导航更新操作，所述导航更新操作包括基于先前迭代中的状态和协方差矩阵确定当前迭代的对象的状态和协方差矩阵。该状态包括结束量化误差和开始量化误差。协方差矩阵包括分别对应于结束量化误差和开始量化误差的结束协方差值和开始协方差值。确定当前迭代的状态和协方差矩阵包括将开始量化误差替换为在先前迭代中确定的结束量化误差，并通过卡尔曼滤波更新操作更新状态和协方差矩阵。
测量量化误差建模状态导航设备方法

[发明专利]一种自适应非均匀量化译码方法-CN202210213445.2在审
发明人：马凌峻;周华;石双颖 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H03M13/37 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应非均匀量化译码方法，属于电子通讯技术领域，包括：获取变量节点初始化消息和接收消息，利用变量节点初始化消息对接收消息进行第一次迭代的量化译码，得到由第一次迭代判决码字组成的第一次迭代判决码字矩阵；利用上述矩阵进行判别，若满足预设迭代结束要求，则输出第一次迭代判决码字，若不满足则根据第一次迭代判决码字计算自适应量化参数并利用其对变量节点传递的消息进行非均匀量化，然后迭代次数加一并利用前一次迭代中变量节点传递给校验节点的消息对前一次迭代判决码字进行后一次迭代的量化译码，直至满足预设迭代结束要求，输出判决码字，完成译码；改善传统方法对译码中参数变化过快适应度较低的问题。
一种自适应均匀量化译码方法

[发明专利]图像处理模型的处理方法、装置、设备和存储介质-CN202210017658.8在审
发明人：郭卉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本申请提供一种图像处理模型的处理方法、装置、设备和存储介质，可以在大量噪声样本图像中实现模型的有效训练，包括：通过前次迭代更新的图像处理模型提取当次迭代的样本图像的量化特征，获得样本图像的多标签预测概率；基于前次迭代更新的各标签的正负样本阈值与样本图像的多标签预测概率，确定各标签的无噪样本图像，根据修正后的无噪样本图像的标注信息与多标签预测概率，确定当次迭代的多标签预测损失；基于样本图像、相似样本图像与非相似样本图像的量化特征，和样本图像的量化特征与相应的量化目标，确定当次迭代的量化损失；基于多标签预测损失与量化损失，对前次迭代更新的图像处理模型进行迭代更新。
图像处理模型方法装置设备存储介质

[发明专利]一种单机械臂的量化迭代学习控制方法-CN202210840137.2有效
发明人：陶洪峰;黄彦德;庄志和;郑月昌 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种单机械臂的量化迭代学习控制方法，涉及迭代学习控制技术领域，该方法利用提升技术将执行重复性任务的单机械臂转换为迭代轴上的矩阵模型；基于有限均匀量化器设计了编解码器，以实现通信带宽受限场景中的信息交互；在范数优化框架下，通过放缩法设计性能指标函数，并进一步得到了量化迭代学习控制算法；基于压缩映射法，证明了所提出的量化迭代学习控制律可以解决网络通信带宽有限单机械臂的跟踪控制问题，并给出有限均匀量化器中量化级数的选取方案
一种机械量化学习控制方法

[发明专利]数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202110583709.9在审
发明人：顾佳昕;吴佳祥;沈鹏程;李绍欣 -专利权人：腾讯云计算（北京）有限责任公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：其中方法包括：获取预训练模型，以及第二训练数据集，并采用第二训练数据集对预训练模型进行迭代训练；在迭代训练过程中若当前迭代次数满足参数量化条件，则从N个网络层中确定出目标待量化网络层，对目标待量化网络层进行量化，根据量化后的目标待量化网络层更新预训练模型；并采用第二训练数据集对更新后的预训练模型进行训练，得到量化模型。可见，在对预训练模型进行迭代训练过程中，通过采用量化后的目标待量化网络层来更新预训练模型，实现了更好的模型量化。
数据处理方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]神经网络模型量化方法及装置、存储介质及电子设备-CN202211539211.3在审
发明人：陈腊梅 -专利权人： OPPO（重庆）智能科技有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开涉及模型量化技术领域，具体涉及一种神经网络模型量化方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，该方法包括：获取待量化神经网络模型和训练数据；利用训练数据对待量化神经网络模型进行预设数次的量化感知迭代训练；获取初始量化参数，并利用第一次至第N次迭代训练得到的量化参数更新初始量化参数；在每次迭代后根据初始量化参数更新待量化神经网络模型权重，以得到目标神经网络模型；其中，N为大于或等于2且小于或等于预设次数的正整数本公开实施例的技术方案提升模型量化方法的精度，克服了量化过程中模型精度损失较大的问题，同时提升了量化效率。
神经网络模型量化方法装置存储介质电子设备

[发明专利]模型生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010599118.6在审
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：具体实现方案为：获取第一模型；执行N次迭代操作搜索得到目标模型；其中，N为大于等于2的整数；其中，所述N次迭代操作中的第i次迭代操作包括：基于量化搜索空间以及第i个量化编码生成器确定第i个量化策略，基于所述第i个量化策略、以及所述第一模型，对第二模型进行第i次迭代操作；其中，其中，所述第二模型的网络复杂度低于第一模型的网络复杂度；若迭代操作的次数达到预设的次数阈值N，则将所述第i次迭代操作中得到的第二模型的量化后的模型
模型生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法-CN201410270299.2有效
发明人：吴少川;牛丽娟;潘斯琦;马康健 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-06-17 - 公布日： 2017-11-14 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法，本发明涉及分布式负载均衡方法。本发明是要解决分布式共识，具体为分布式负载均衡问题从而提出了经过量化的无偏广播Gossip算法。一、对节点状态值进行初始化并设置无线传感器网络的同步时钟和最大迭代次数；二、无偏广播Gossip算法的迭代和量化过程；三、当迭代次数达到预设最大迭代次数时，结束迭代；此时无线传感器网络中所有节点负载达到均衡，即完成基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法。
基于量化广播 gossip 算法分布式负载均衡方法

[发明专利]一种基于自编码预降维的图像检索方法、装置和存储介质-CN201910018426.2有效
发明人：应自炉;甄俊杰;陈俊娟;甘俊英;龙祥;黄尚安;赵毅鸿;宣晨 -专利权人：五邑大学
申请日： 2019-01-08 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自编码预降维的图像检索方法、装置和存储介质，使用预训练的特征提取网络提取原始图像的图像特征，在对图像特征进行迭代量化之前发送至自编码网络中，通过自编码网络的二次学习实现对图像特征的预降维提取关键特征，将关键特征通过迭代量化转换成二进制哈希编码，再根据二进制哈希编码与参考图的二进制编码之间的汉明距离输出图像检索结果。通过自编码网络实现了预降维，减少了迭代量化的输入维度，避免了迭代量化时特征信息的损失，同时由于迭代量化的输入维度较少，减少了计算所耗费的时间，从而实现了检索准确率和检索效率的大幅提高。
一种基于编码预降维图像检索方法装置存储介质

[发明专利]动态混合量化训练方法及装置-CN202211027219.1在审
发明人：陆强 -专利权人：嬴彻星创智能科技（上海）有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种动态混合量化训练方法和装置，方法包括：在神经网络模型的训练迭代前，将待量化层的量化后相似度从大到小排序，将与靠前的第一预设数量的量化后相似度对应的待量化层的量化格式设为第一量化格式，将其它待量化层的量化格式设为第二量化格式；在训练迭代中，每经过预设的迭代次数后获取当前量化格式为第一量化格式的待量化层的参数离散度并按从大到小排序，将与排序靠前的第二预设数量的参数离散度对应的待量化层的量化格式设为第二量化格式；其中，第一量化格式的数值位宽小于第二量化格式本发明的量化训练方法和装置能有效提高训练精度和神经网络模型的精度，降低神经网络模型的硬件内存占用，提高神经网络处理速度。
动态混合量化训练方法装置

[发明专利]基于视觉模型的迭代自适应量化索引调制水印方法-CN200810016321.5无效
发明人：刘琚;孙建德;孙兴华;凌洁 -专利权人：山东大学
申请日： 2008-05-16 - 公布日： 2008-09-24 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于视觉模型的迭代自适应量化索引调制水印方法，包括以下步骤：(1)对特定待量化值，通过Watson视觉模型来确定量化步长，量化步长随着待量化值的不同而不同；(2)采用量化步长，用量化索引调制算法嵌入水印；(3)嵌入水印过程中增加迭代嵌入过程，每个比特嵌入之后进行水印检测，如果检测嵌入失败则再次嵌入，如果检测嵌入成功则进入下一比特的嵌入。本发明通过Watson视觉模型来确定量化步长，通过迭代嵌入方法消除水印嵌入检测由于量化步长的不一致性造成的水印提取错误，具有更好的鲁棒性，可以在保证水印不可见的条件下尽可能地增强水印的强度，并且通过迭代嵌入的方法来保证水印的检测正确
基于视觉模型自适应量化索引调制水印方法

[发明专利]神经网络压缩-CN201980090684.X在审
发明人： X·徐;M·S·朴;C·M·布里克 -专利权人：莫维迪厄斯有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：训练神经网络模型，其中训练包括多个训练迭代。在训练迭代中的一个特定训练迭代的前向轮次期间，对神经网络的特定层的权重进行修剪。在特定训练迭代的相同前向轮次期间，对特定层的权重值进行量化以确定用于特定层的经量化‑稀疏化的权重子集。至少部分地基于经量化‑稀疏化的权重子集通过训练来生成神经网络模型的压缩版本。
神经网络压缩

[发明专利]量化参数调整方法、装置及相关产品-CN201910887861.9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： 2019-09-19 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本披露涉及一种神经网络的量化参数调整方法、装置及相关产品，上述方法可以根据所述待量化数据的数据变动幅度，确定目标迭代间隔，以根据所述目标迭代间隔动态调整所述神经网络运算中的量化参数。本披露的神经网络的量化参数调整方法、装置及相关产品，能够提高神经网络量化过程中的精度，提高量化效率和运算效率。
量化参数调整方法装置相关产品

[发明专利]量化参数调整方法、装置及相关产品-CN201910888150.3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： 2019-09-19 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本披露涉及一种神经网络的量化参数调整方法、装置及相关产品，上述方法可以根据所述待量化数据的数据变动幅度，确定目标迭代间隔，以根据所述目标迭代间隔动态调整所述神经网络运算中的量化参数。本披露的神经网络的量化参数调整方法、装置及相关产品，能够提高神经网络量化过程中的精度，提高量化效率和运算效率。
量化参数调整方法装置相关产品

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条

友情链接：交换友情链接需要网站权重大于4，网站收录10W以上，如符合条件，请联系QQ：76009968。

关于我们寻求报道投稿须知广告合作版权声明网站地图友情链接企业标识联系我们

在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

版权所有钻瓜科技（天津）有限公司津ICP备15000985号津公网安备 12019202000206号http://www.vipzhuanli.com/公布日期

咨询在线客服

咨询在线客服

tel code back_top