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[发明专利]权重调整模块与权重调整方法-CN200610104373.9有效
发明人：欧哲华;曹盛哲 -专利权人：威盛电子股份有限公司
申请日： 2006-08-10 - 公布日： 2007-03-07 - 主分类号： H04N1/393 文献下载
摘要：本发明提供一种权重调整模块与权重调整方法，适用于调整影像缩放技术中的权重。首先将一影像的一第一像素值及影像的一第二像素值间的一差值取绝对值而得一绝对差值。接着，将绝对差值与数个门槛值比较，借以输出对应于绝对差值所在的一区间的一权重调整值。然后，依据权重调整值来调整一第一像素权重值及一第二像素权重值。最后，将第一像素值与一调整后第一像素权重值的积，加上第二像素值与一调整后第二像素权重值的积以输出一经加权像素值。本发明所述的权重调整模块与其方法，调整第一像素权重值及第二像素权重值，影像经缩放之后可避免画面中物体的边缘模糊，使得影像仍保持锐利，借以提升影像的品质。
权重调整模块方法

[发明专利]权重路由-CN202080031241.6在审
发明人： D·罗威斯;R·阿尔弗森;E·L·弗洛伊斯 -专利权人：慧与发展有限责任合伙企业
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： H04L12/759 文献下载
摘要：维护指示多个链路的状态的路由表，其中，路由表为工作路径中的每一个工作路径提供权重。当路由时，使用经加权的伪随机选择从在路由表中的可用的选项中选择链路。沿与工作路径中所选择的链路相称的一个工作路径进行路由，并且，权重基于多个链路的操作而更新。
权重路由

[发明专利]指数权重VLAD特征的权重处理方法及装置-CN201810118039.1在审
发明人：张默;刘彬 -专利权人：北京陌上花科技有限公司
申请日： 2018-02-06 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种指数权重VLAD特征的权重处理方法及装置。用于将VLAD特征处理得到权重特征，所述方法包括：接收目标图像的第一特征；对所述第一特征执行降维操作，得到所述第一特征的低维特征向量；对所述低维特征向量按照预设权重处理得到权重特征向量；采用接收目标图像的第一特征的方式，通过对第一特征执行降维操作，达到了对低维特征向量按照预设权重处理得到权重特征向量的目的，从而实现了提高相似度计算精确度的技术效果，进而解决了由于相关技术中的图像特征由于没有进行准确的降维和权重修正处理导致计算相似度时产生较大误差的技术问题
权重特征向量低维降维操作接收目标特征执行指数权预设图像计算相似度相似度计算技术效果特征处理图像特征大误差

[发明专利]处理器-CN202010306599.7在审
发明人：王磊;伊利亚·奥夫相尼科夫 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：所述处理器包括寄存器、非零权重值选择器和乘法器。寄存器保存第一组权重值和第二组权重值。每组权重值包括至少一个权重值，并且第一组权重值中的每个权重值对应于第二组权重值中的权重值。非零权重值选择器从第一组权重值中的权重值或第二组权重值中的与第一组权重值中的权重值对应的非零权重值选择非零权重值。乘法器将选择的非零权重值和与选择的非零权重值对应的激活值相乘以形成输出乘积值。
处理器

[发明专利]权重数据存储方法和基于该方法的神经网络处理器-CN201711102821.6有效
发明人：韩银和;闵丰;许浩博;王颖 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络中的权重数据存储方法和卷积计算方法。所述权重存储方法包括：查找权重卷积核矩阵中的有效权重并获取有效权重索引，其中，所述有效权重是非零权重，所述有效权重索引用于标记所述有效权重在所述权重卷积核矩阵中的位置；存储所述有效权重以及所述有效权重索引根据本发明的权重数据存储方法和卷积计算方法能够节省存储空间并提高计算效率。
权重数据存储方法基于神经网络处理器

[发明专利]用于对深度神经网络的权重进行转换的方法和系统-CN202010849845.3有效
发明人：卡加泰·迪基奇;保罗·布拉塞特;穆罕默德·阿萨德;史蒂芬·莫菲特 -专利权人：畅想科技有限公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开涉及用于对深度神经网络的权重进行转换的方法和系统。第二数字格式的精度低于第一数字格式的精度。该方法包括：针对多个权重中的每一个权重，确定与根据第一量化方法将权重量化为第二数字格式相关联的量化误差；基于多个权重的量化误差来确定多个权重的总量化误差；基于多个权重的总量化误差来标识待根据第二量化方法量化为第二数字格式的多个权重的子集；以及生成表示第二数字格式的多个权重的一组量化权重，多个权重的子集中每一个权重的量化权重基于根据第二量化方法将权重量化为第二数字格式，并且多个权重中其余权重中的每一个权重的量化权重基于根据第一量化方法将权重量化为第二数字格式
用于深度神经网络权重进行转换方法系统

[发明专利]对神经网络的权重进行解码的方法、设备及电路-CN202110261314.7在审
发明人： I·L·克嫩 -专利权人：半导体组件工业公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及对神经网络的权重进行解码的方法、设备及电路。根据一个方面，用于对神经网络的权重进行解码的神经网络电路包括：权重存储器，该权重存储器被配置为存储神经网络的编码权重，其中该编码权重包括索引权重字；和解压缩逻辑电路，该解压缩逻辑电路被配置为从权重存储器检索编码权重，使用索引权重字对该编码权重进行解码，以获得一个或多个非裁剪权重字和一个或多个裁剪权重字的序列，并且将该非裁剪权重字和裁剪权重字的序列提供给多个输入‑权重乘法器。
神经网络权重进行解码方法设备电路

[发明专利]数据压缩方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211441563.5在审
发明人：刘中凯;蒲朝飞;张楠赓 -专利权人：杭州嘉楠耘智信息科技有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/174 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据压缩方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待压缩的初始权重数据；对初始权重数据进行数据分类，确定权重标识；权重标识用于标记初始权重数据中的各类权重值；基于权重标识对初始权重数据进行压缩，得到压缩权重数据。本公开中的权重标识是基于权重数据的特殊性确定的，这样，在对初始权重数据进行压缩的过程中，可以最大可能性的利用权重特性进行压缩，使得压缩权重数据相比初始权重数据显著缩减了数据量，从而便于后续进行权重迁移和存储等操作
数据压缩方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络的量化方法、装置、服务器和存储介质-CN202010934398.1在审
发明人：李品逸;蔡志文;陈腊梅 -专利权人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：神经网络的量化方法包括：利用原始权重初始化量化权重；设置目标函数，所述目标函数包括所述量化权重与所述原始权重之间的夹角、共享权重值和权重分配索引；求解所述目标函数以最小化所述量化权重与所述原始权重之间的夹角，并得到所述共享权重值及所述权重分配索引；根据所述共享权重值及所述权重分配索引获得所述量化权重。上述神经网络的量化方法，是基于向量方向来优化神经网络量化问题的方法，通过最小化量化权重与原始权重之间的夹角，使得量化权重能够尽可能的保存原始权重信息，从而降低量化所带来的信息损失。
神经网络量化方法装置服务器存储介质

[发明专利]基于权重滤波的视频去噪装置及方法-CN201510150049.X有效
发明人：韩睿;颜奉丽;叶璐;郭若杉;罗杨;汤晓莉;汤仁君 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2015-03-31 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： H04N5/21 文献下载
摘要：本发明提供的基于权重滤波的视频去噪装置及方法，包括运动检测单元、权重计算单元、权重时域滤波单元、权重空域滤波单元和时域降噪滤波单元；运动检测单元用于计算前一滤波帧与当前帧之间的帧间差异，并且根据帧间差异对当前帧的每个像素的运动水平进行检测得到运动检测结果；权重计算单元用于根据运动检测结果和预设的权重值获取前一滤波帧的权重值；权重时域滤波单元用于将前一滤波帧的权重值进行时域滤波得到权重时域滤波的权重值；权重空域滤波单元用于将权重时域滤波的权重值进行空域滤波得到权重空域滤波的权重值；时域降噪滤波单元用于根据权重空域滤波的权重值对当前帧进行时域降噪滤波得到时域降噪滤波帧。
基于权重滤波视频装置方法

[发明专利]接收装置-CN201310090161.X有效
发明人：渡边真弘 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2007-12-05 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：所述接收装置具有接收部，其接收从发送装置发送的与权重向量相关的信息；控制部，其在所述与权重向量相关的信息中没有权重向量的候选的指定和权重向量的指定的情况下，从全部权重向量中选择合适的权重向量，在所述与权重向量相关的信息中有权重向量的候选的指定的情况下，从被指定为所述候选的权重向量中选择合适的权重向量，在所述与权重向量相关的信息中有权重向量的指定的情况下，选择所述指定的权重向量；以及发送部，其向所述发送装置发送由所述控制部选择出的权重向量和针对所述选择出的权重向量的品质信息
接收装置发送

[发明专利]权重部署方法及装置、电子设备和存储介质-CN202211490851.X在审
发明人：吴华强;林钰登;唐建石;高滨;张清天;钱鹤 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：一种基于忆阻器阵列的神经网络的权重部署方法及装置、电子设备和存储介质。该权重部署方法包括：获取神经网络中待部署到忆阻器阵列中的目标权重；确定目标权重是第一类型权重还是第二类型权重，第一类型权重对神经网络的重要性高于第二类型权重对神经网络的重要性；对于忆阻器阵列执行权重映射操作，若目标权重是第一类型权重，将目标权重映射到忆阻器阵列中与目标权重对应的忆阻器单元，或者，若目标权重是第二类型权重，则将忆阻器阵列中与目标权重对应的忆阻器单元的电导值写入为选择的目标值。该权重部署方法能够提高神经网络的权重部署于忆阻器阵列的效率。
权重部署方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种神经网络的权重的训练方法及其应用-CN201911023736.X在审
发明人：夏飞;柴闵康 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种神经网络的权重的训练方法及其应用，其中的神经网络的权重的训练方法首先将预定数量的短期用电负荷数据作为初始训练集、将初始权重作为记忆权重，然后采用数据线性分析方法获取权重训练模型的动量因子、阻力因子及估计因子，然后，根据动量因子、阻力因子及估计因子获取权重更新速度，然后，根据权重更新速度和记忆权重获取权重变化量，然后，将中间权重作为新的记忆权重，最后，对初始训练集中的每个训练数据重复上述过程，并将最终的中间权重作为最优权重。
一种神经网络权重训练方法及其应用

[发明专利]突触权重训练方法、电子设备和计算机可读介质-CN202110624652.2在审
发明人：施路平;吴郁杰;裴京;徐明坤;赵蓉 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供一种突触权重训练方法、电子设备和计算机可读介质，其中方法包括：将训练样本对应的脉冲信号输入待训练的脉冲神经网络；利用反向传播规则对所述脉冲神经网络中的目标突触权重包括的第一突触权重进行学习，得出第一权重；利用突触可塑性规则对所述目标突触权重包括的第二突触权重进行学习，得出第二权重；其中，所述目标突触权重由所述第一突触权重和所述第二突触权重组成；根据所述第一权重和所述第二权重更新所述目标突触权重。
突触权重训练方法电子设备计算机可读介质

[发明专利]一种异构专用网络垂直切换中权重确定方法-CN201911281667.2有效
发明人：何晨光;杨竞淇;魏守明;孟维晓 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： H04W36/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构专用网络垂直切换中权重确定方法。所述权重确定方法分为主观权重的建立、客观权重的建立和主客观计算综合权重，所述主观权重的建立基于三角模糊数，所述客观权重的建立基于粗糙集理论，所述主客观计算综合权重时主观权重与客观权重各占50％，即得到在异构网络中各个属性指标对应的综合权重值采用主客观权重结合的方法，可以从两个方面找到决定垂直切换的各属性的权重，为警用专网PDT和B‑TrunC的垂直切换时机提供参考。
一种专用网络垂直切换权重确定方法

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