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[发明专利]一种基于卷积核权重参数的目标分类和角度估计方法-CN201910068946.4有效
发明人：师君;周远远;周泽南;王琛;杨夏青 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-01-24 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卷积核权重参数的目标分类和角度估计方法，属于图像处理技术领域。本发明通过构建空不变卷积网络，对其训练得到空不变卷积网络的权重函数，并根据空不变卷积网络的权重函数得到卷积核权重参数和偏置参数以及全连接层权重参数，对卷积核权重参数进行旋转处理得到卷积层权重参数，并将卷积层权重参数和全连接层权重参数加载至构建的组合网络中
一种基于卷积权重参数目标分类角度估计方法

[发明专利]一种轮辋多工序成形参数优化方法、装置及可读介质-CN202310590170.9在审
发明人：路平;袁鹏飞;刘斌;马峰;曹伟;江开勇;黄常标;林俊义;颜丙功 -专利权人：华侨大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种轮辋多工序成形参数优化方法、装置及可读介质，涉及智能制造领域，通过构建随机森林模型并训练，得到经训练的随机森林模型，获取轮辋加工过程中的加工参数，将加工参数输入经训练的随机森林模型，得到加工参数对应的后处理参数；采用AHP群决策对后处理参数进行权重计算，得到第一权重矩阵，采用熵权法对后处理参数进行权重计算，得到第二权重矩阵，采用优序图法对各个工序进行权重计算，得到第三权重矩阵；根据第一权重矩阵和第二权重矩阵计算出第一综合权重矩阵，根据第一综合权重矩阵和第三权重矩阵计算出第二综合权重矩阵；基于第二综合权重矩阵采用逼近理想解排序法对所有加工参数进行求解排序，获取最优加工参数，解决轮辋成形参数优化成本高，指导难度大等问题。
一种轮辋多工序成形参数优化方法装置可读介质

[发明专利]数据处理方法、装置及存储介质-CN202310014155.X在审
发明人：夏敏雪 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：该方法包括：确定初始推荐模型的当前权重参数；其中，推荐模型包括至少一个待融合目标，每个待融合目标对应一个权重参数，各个待融合目标分别对应不同的推荐结果；基于当前权重参数和针对目标用户生成的扰动噪声参数，得到目标用户对应的扰动权重参数；基于扰动权重参数对各个待融合目标对应的推荐结果进行融合处理，得到目标用户对应的扰动推荐结果；基于扰动推荐结果和当前权重参数，得到目标权重参数；基于目标权重参数对初始推荐模型进行更新大大降低了推荐系统的维护成本；不再局限于固定权重；离线计算好权重参数后实时部署到线上，能够实现个性化、场景化的推荐。
数据处理方法装置存储介质

[发明专利]运动规划方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201810786557.0有效
发明人：杨开红 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：包括：获取权重参数、规划时间，判断权重参数是否大于等于参数阈值和/或规划时间是否小于时间阈值；若权重参数大于等于参数阈值和/或规划时间小于时间阈值，则根据当前权重参数确定当前路径，并根据预设调整规则调整权重参数得到调整后的权重参数；若权重参数小于参数阈值和/或规划时间大于等于时间阈值，则：根据当前路径确定最终路径。本发明提供的方案针对每个权重参数值都可以规划出一条当前运动路径，通过预设规则调整权重参数，能够使规划的路径越来越好，同时，通过判断规划时间是否超出阈值，还可以控制规划时间，因此，本发明提供的方案能够平衡最优路径与规划时间
运动规划方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种迭代训练方法、设备、系统及介质-CN201910389954.9在审
发明人：周旭智 -专利权人：深圳市网心科技有限公司
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：该方法的步骤包括：在迭代训练的各个当前轮次中，通过经权重参数配置的训练模型对样本数据进行梯度运算，生成梯度参数；根据包含梯度参数在内的参数调整权重参数，生成新权重参数；通过新权重参数重新配置训练模型，并执行下一轮次的迭代训练；当最后一轮次的迭代训练结束时，将最终权重参数发送至参数服务器，以通过参数服务器汇总各迭代训练设备相应的最终权重参数，并根据各最终权重参数的计算结果权重参数，并根据结果权重参数生成结果模型。
权重参数迭代训练参数服务器梯度参数训练模型整体可靠性参数调整结果模型梯度运算样本数据重新配置配置的发送

[发明专利]天线权重参数调整方法-CN202010222848.4有效
发明人：朱延欣;刘忠江 -专利权人：北京拓明科技有限公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明属于通信技术领域，具体涉及一种天线权重参数调整方法。
天线权重参数调整方法

[发明专利]用于压缩神经网络的参数的方法和装置-CN202080029137.3在审
发明人：保罗·海濑;阿图罗·马尔班冈萨雷斯;海勒·基希霍夫;塔尔马伊·马林克;德特勒夫·马尔佩;斯蒂芬·马特拉奇;大卫·诺伊曼;阮黄松;沃耶西·萨梅克;托马斯·斯切尔;海科·施瓦茨;西蒙·威德曼;托马斯·威甘德 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： H03M7/40 文献下载
摘要：描述了一种用于对神经网络的权重参数进行编码的编码器。该编码器被配置为：获得神经网络的多个权重参数；使用上下文相关算术编码来对神经网络的权重参数进行编码；根据一个或多个先前编码的权重参数和/或根据一个或多个权重参数的数字表示的一个或多个先前编码的语法元素来选择用于对权重参数进行编码或用于对权重参数的数字表示的语法元素进行编码的上下文；以及使用所选择的上下文对权重参数或权重参数的语法元素进行编码。
用于压缩神经网络参数方法装置

[发明专利]基于卷积神经网络模型的图像处理方法和装置-CN201810250867.0有效
发明人：胡慧 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2018-03-26 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：该方法包括：获取神经网络层对应的第一权重参数集，第一权重参数集中包括N1个第一权重参数，其中，N1为大于或等于1的整数；分别计算N1个第一权重参数与第一数值m的比值，得到N1个第二权重参数，其中|Wmax|≤m≤2|Wmax|，Wmax为第一权重参数集中绝对值最大的权重参数；将N1个第二权重参数分别量化成至少两个2的Q次方的和，得到N1个第三权重参数，其中，Q≤0，且Q为整数；获取待处理图像；根据N1个第三权重参数对待处理图像进行处理，以得到输出图像。本申请能够降低权重量化带来的误差，从而减小精度损失。
基于卷积神经网络模型图像处理方法装置

[发明专利]神经网络权重参数的训练方法、特征分类方法及对应装置-CN201911391475.7在审
发明人：宋方良 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种神经网络权重参数的训练方法、特征分类方法及对应装置，神经网络权重参数的训练方法包括：获取样本数据集，样本数据集中的样本数据带有类标签；获取初始权重参数，所述初始权重参数包括类代理参数；构建所述样本数据集与所述初始权重参数的相似度损失函数，所述相似度损失函数包括基于本类代理参数与所述目标样本数据的相似度的递减部，以及基于他类代理参数与所述目标样本数据的相似度的递增部；通过反向传播不断对所述初始权重参数进行调整，直到所述相似度损失函数最小，得到所述最小相似度损失函数对应的目标权重参数。通过在权重参数中增加类代理参数，使特征判别能力得到提高，没有超参数的添加，降低调参数的复杂度。
神经网络权重参数训练方法特征分类对应装置

[发明专利]自动泊车的学习方法、装置、云服务器及存储介质-CN202310668170.6在审
发明人：黄秋生 -专利权人：奇瑞智能汽车科技（合肥）有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： B60W30/06 文献下载
摘要：本申请涉及一种自动泊车的学习方法、装置、云服务器及存储介质，包括：计算评价者网络模型和执行者网络模型，分别得到第一初始权重参数和第二初始权重参数，控制至少一个待训练车辆分别根据第一和第二初始权重参数进行训练，生成泊车输出动作；接收评价者网络模型的第一模型权重参数、执行者网络模型的第二模型权重参数和泊车评价数据，确定第一模型权重参数的第一权重和第二模型权重参数的第二权重，对第一和第二模型权重参数加权计算，以更新第一和第二初始权重参数
自动泊车学习方法装置服务器存储介质

[发明专利]一种商户信息推送方法、系统、电子设备和可读存储介质-CN202210556005.7在审
发明人：黄晓明;孙庆育;刘铁岩 -专利权人：北京星火北斗科技有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供的商户信息推送方法包括：确定顾客的多个消费影响参数以及对应的优先级；确定商户的多个推荐权重配置参数；建立各推荐权重配置参数与各消费影响参数之间的匹配关系；基于各消费影响参数的优先级，为各消费影响参数对应的各推荐权重配置参数配置推荐权重；根据商户的各推荐权重配置参数的推荐权重，计算商户的整体推荐权重；基于各商户的整体推荐权重，向顾客推送商户信息。
一种商户信息推送方法系统电子设备可读存储介质

[发明专利]一种数据分布调整方法及装置-CN201910816244.X在审
发明人：舒红乔;王奇刚;李远辉;杨安荣;邓建林 -专利权人：联想(北京)有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供一种数据分布调整方法及装置，获取第一计算单元中的各个权重参数和第二计算单元中的各个权重参数，基于第一计算单元和第二计算单元中的各个权重参数，确定第一计算单元和第二计算单元共用的稀疏分布数据，控制第一计算单元和第二计算单元都采用稀疏分布数据调整各自的权重参数的分布利用第一计算单元和第二计算单元中的各个权重参数，确定第一计算单元和第二计算单元中重要性最低的多个权重参数，从而确定稀疏分布数据。控制各个计算单元都采用稀疏分布数据调整各自的权重参数的分布，使从各个计算单元中读取权重参数的时间一致。并且在从各个计算单元中读取权重参数时，只需要确定一个过滤器，减少读取权重参数的时间。
计算单元权重参数稀疏分布读取数据调整时间一致数据分布过滤器申请

[发明专利]热水器加热控制方法、装置、存储介质及电子设备-CN202211204652.8在审
发明人：宋德超;陈翀;刘逸伦 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： F24H15/144 文献下载
摘要：方法包括：获取用户已完成的用水过程对应的能耗参数以及用水参数；基于能耗参数以及用水参数构建系统节能函数，其中，系统节能函数包括能耗权重参数以及用水权重参数；确定系统节能函数趋于预设值时的能耗权重参数值以及用水权重参数值；基于能耗权重参数值以及用水权重参数值进行热水器加热控制。基于能耗权重参数值以及用水权重参数值可以确定出用户的偏好，从而对热水器加热进行控制，在保证用户的用水情况满足其用水习惯的同时，保证用水的能耗较低，为用户提供了一个舒适又节电的用水场景。
热水器加热控制方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种卷积神经网络权重参数量化训练方法及系统-CN201710808978.4在审
发明人：曹伟;王伶俐;罗成;范锡添 -专利权人：复旦大学
申请日： 2017-09-09 - 公布日： 2018-01-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明属于人工智能技术领域，具体为一种卷积神经网络权重参数量化训练方法及系统。本发明所述卷积神经网络包括卷积层、归一化层、缩放层、全连接层和池化层，该方法包括根据所述归一化层的权重参数更新所述缩放层的；移除所述归一化层；采用指数量化方法对所述缩放层的权重参数进行量化；根据所述缩放层的权重参数的量化过程调节卷积层的权重参数；采用分组递归方法对所述卷积层的权重参数进行量化；根据所述缩放层的权重参数更新所述卷积层的权重参数；移除所述缩放层。采用本发明在不降低网络精度的同时，大幅降低网络计算复杂度、权重参数的存储容量和传输带宽，可获得无乘法器的硬件实现进而达到更快的计算加速。
一种卷积神经网络权重参数量化训练方法系统

[发明专利]一种基于卷积硬件的全连接处理系统、方法以及终端设备-CN202111454944.2在审
发明人：杨东天;王丹阳;杨灿 -专利权人：南京风兴科技有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：卷积硬件包括特征数据输入接口和权重参数输入接口，系统被配置为：若特征数据的尺寸小于等于尺寸阈值，则直接交叉输入，即在权重参数输入接口输入特征数据；以及，在特征数据输入接口输入权重参数；若特征数据的尺寸大于尺寸阈值，则拆分特征数据后再交叉输入；其中，权重参数为将原始权重参数按照卷积的输出通道拼接后的数据，权重参数的高宽之积为原始权重参数的输出通道数、高和宽三者之积，权重参数的输入通道数等于原始权重参数的输入通道数
一种基于卷积硬件连接处理系统方法以及终端设备

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