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[发明专利]神经网络的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202110016585.6在审
发明人：初祥祥;陆顺;魏晓林 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了神经网络的确定方法、装置、设备和计算机可读存储介质，属于人工智能技术领域。方法包括：获取目标对象集和神经元数据，神经元数据包括多个神经元以及各个神经元的初始权重参数和初始架构参数；基于多个神经元以及各个神经元的初始权重参数和初始架构参数，建立第一神经网络；在第一神经网络中添加跳跃连接，得到第二神经网络，跳跃连接的权重参数满足目标衰减策略，跳跃连接用于降低跳跃神经元的初始架构参数的变化速率；基于目标对象集，对第二神经网络进行处理，得到目标神经元，目标神经元为架构参数满足目标要求的神经元；基于目标神经元建立目标神经网络，目标神经网络用于建立目标模型。该方法提高目标神经网络的确定速度。
神经网络确定方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]神经网络生成方法及装置、电子设备和存储介质-CN202011558527.8在审
发明人：袁坤;李全全;崔磊 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种神经网络生成方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：响应于针对目标神经网络的网络设置操作，根据被选中的神经网络进行网络设置，得到目标神经网络；响应于针对目标神经网络的训练操作，基于预设的训练数据集以及被选中的训练方式训练目标神经网络，得到训练后的目标神经网络；响应于针对训练后的目标神经网络的测评操作，根据预设的测试数据集，确定训练后的目标神经网络的图像分类效果；在图像分类效果达到目标分类标准的情况下，将训练后的目标神经网络作为最终的目标神经网络本公开实施例可提高目标神经网络与应用场景的适应性。
神经网络生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络的构建方法和装置-CN202111271593.1在审
发明人：吴佳骏;孙乘坚;杨晨阳;王坚;李榕 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请提供了一种神经网络的构建方法，该方法包括根据参数生成网络生成目标神经网络的参数，该参数生成网络的输入包括该目标神经网络中神经元的相对标号的信息，该神经元的相对标号表示该神经元在第一神经网络层中的相对位置，该第一神经网络层为该目标神经网络中该神经元所在的层；根据该目标神经网络的参数构建所述目标神经网络。通过输入目标神经网络中神经元的相对标号的信息生成目标神经网络的参数，可以使得该参数生成网络对于构建不同维度的目标神经网络具有更好的泛化性。
神经网络构建方法装置

[发明专利]神经网络训练和部署方法、文本翻译方法及相关产品-CN202010894158.3在审
发明人：高鹏;代季峰;李鸿升 -专利权人：商汤集团有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种神经网络训练和部署方法、文本翻译方法及相关产品，其中，本申请首先获取目标神经网络和部署需求信息；目标神经网络以及目标神经网络包括的子神经网络均为训练好的神经网络，部署需求信息包括用于表示目标设备承载能力的信息；之后基于部署需求信息，从训练好的神经网络中，获取部署在目标设备上的待部署神经网络；最后将待部署神经网络部署在所述目标设备上。本申请能够根据目标设备的承载能力，从目标神经网络以及目标神经网络包括的各个子神经网络中筛选适用的神经网络进行部署，避免了需要根据不同设备的承载能力多次训练神经网络的缺陷，提高了神经网络的训练和部署效率，
神经网络训练部署方法文本翻译相关产品

[发明专利]一种识别神经元重建错误的方法-CN201711186185.X有效
发明人：全廷伟;曾绍群;周航;李诗玮 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种识别神经元重建错误的方法，包括根据原始图像进行神经元重建，得到神经元重建结果和神经图像；对神经元重建结果进行标记，得到神经图像中每个神经纤维的层序号和分支序号，指定神经元重建结果中任意分支作为目标分支，获取目标分支的层序号和分支序号；利用目标分支的层序号和分支序号，从神经元重建结果中获取目标分支范围内的重建结果，神经图像中以目标分支为中心，半径大于R的像素点灰度值设为0，神经图像中以目标分支为中心，半径小于等于R的部分为目标分支范围内神经图像；当目标分支范围内的重建结果与目标分支范围内神经图像不匹配，目标分支范围内神经元重建错误。本发明能快速且有效识别复杂神经图像的重建错误。
一种识别神经元重建错误方法

[发明专利]一种适应目标数据集的网络模型微调方法、系统、终端和存储介质-CN202010392066.5在审
发明人：王晓权;唐锐;王凡 -专利权人：纵目科技（上海）股份有限公司
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G07B15/02 文献下载
摘要：本发明提供一种适应目标数据集的网络模型微调方法、系统、终端和存储介质，原神经网络，所述原神经网络包括统一神经网络和输出层，所述原神经网络的作用是先使用原数据集预训练原神经网络，获得预训练后原神经网络各个层的参数，标记这些参数；目标神经网络，所述目标神经网络包括与原神经网络相互匹配的网络层数，目标神经网络也包括输出层和统一神经网络层，所述目标神经网络中统一神经网络层的各个参数沿用原神经网络中统一神经网络层的各个参数；微调模块，所述微调模块用于微调目标神经网络中除输出层之外的各个层特征参数以适应识别目标。
一种适应目标数据网络模型微调方法系统终端存储介质

[发明专利]目标检测及其模型构建方法、电子设备和存储介质-CN202210182087.3在审
发明人：徐昱昊;李少华;赵丛 -专利权人：共达地创新技术（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请提供了一种目标检测及其模型构建方法、电子设备和存储介质。模型构建方法包括：获取若干候选神经网络，以及各候选神经网络的网络参数和网络性能；获取目标神经网络的目标参数；根据目标参数以及各候选神经网络的网络参数和网络性能，在若干神经网络中确定目标神经网络；基于目标神经网络、特征金字塔网络以及目标检测网络生成目标检测模型。根据目标参数确定的目标神经网络能够充分利用将要部署的终端设备的计算能力，且该终端设备的计算能力能够保证目标神经网络具有较高的运行效率，可以提高目标检测算法在终端部署时的推理速度。
目标检测及其模型构建方法电子设备存储介质

[发明专利]神经网络生成方法及装置、电子设备和存储介质-CN202011487276.9在审
发明人：姚勇强;张刚;谭靖儒 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开涉及一种神经网络生成方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：响应于针对目标神经网络的网络设置操作，根据被选中的网络块进行网络设置，得到所述目标神经网络；响应于针对所述目标神经网络的训练操作，根据预设的目标数据集训练所述目标神经网络，得到训练后的目标神经网络；对所述训练后的目标神经网络进行封装，得到所述目标神经网络的封装文件；将所述封装文件发送到第二电子设备，以使所述第二电子设备根据所述封装文件部署所述目标神经网络本公开实施例可提高目标神经网络的训练效率及精度。
神经网络生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络运算方法及相关装置-CN202010085465.7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： 2020-02-01 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络运算方法及相关装置，包括：多个神经网络运算核，其中，多个神经网络运算核中的每个包括：神经元选数模块，用于接收多个输入神经元，获取多个输入神经元的输入神经元索引序列和权值索引序列，依据所述输入神经元索引序列和所述权值索引序列确定目标输入神经元和目标权值索引；神经网络功能模块，用于接收目标输入神经元和目标权值索引；并依据所述目标权值索确定目标权值，依据所述目标权值对所述目标输入神经元进行计算，得到输出神经元；神经元过滤器，用于接收所述神经网络功能模块的所述输出神经元，对所述输出神经元进行过滤，得到过滤后的输出神经元。实施本申请实施例具有提高神经网络计算速率的优点。
神经网络运算方法相关装置

[发明专利]神经网络压缩方法、装置、介质、电子设备及车辆-CN202210194629.9在审
发明人：汪能 -专利权人：小米汽车科技有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开涉及一种神经网络压缩方法、装置、介质、电子设备及车辆，所述方法包括：获取待压缩的目标神经网络；将所述目标神经网络中能够进行剪枝处理的目标节点划分为多个目标节点组；针对每个目标节点组，确定所述目标节点组对应的输出节点组，所述输出节点组包括多个输出节点；对所述目标节点组的目标节点和/或所述输出节点组的输出节点进行压缩处理，以得到所述目标神经网络对应的压缩神经网络。也就是说，本公开将能够进行剪枝处理的目标节点划分为多个目标节点组，以组为单位对神经网络的节点进行压缩处理，无需人工参与，可以自动处理目标神经网络中的依赖关系，这样，在保证目标神经网络压缩效果的同时，提高了目标神经网络压缩的效率
神经网络压缩方法装置介质电子设备车辆

[发明专利]目标去除模型建立方法、装置及可读存储介质-CN202210660752.5有效
发明人：高思斌;范晓;杨作兴;艾国 -专利权人：深圳比特微电子科技有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明实施例提出目标去除模型建立方法、装置及可读存储介质。方法包括：将各原始图像分别输入已训练好的目标分割神经网络，将得到的二值掩膜预测图像和对应的原始图像输入待训练的第一目标去除神经网络，将得到的目标去除粗略图像和对应的二值掩膜预测图像输入待训练的第二目标去除神经网络，将得到的目标去除精细图像和对应的标准图像输入待训练的判别器神经网络进行目标去除判别处理；调整第一目标去除神经网络、第二目标去除神经网络和判别器神经网络的参数，直至收敛，将收敛时的目标分割神经网络、第一目标去除神经网络和第二目标去除神经网络构成的模型作为最终使用的目标去除模型本发明实施例提高了目标去除的精度。
目标去除模型建立方法装置可读存储介质

[发明专利]车位检测方法、装置、车辆及存储介质-CN202210626142.3在审
发明人：曹志颖 -专利权人：广州小鹏自动驾驶科技有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种车位检测方法、装置、车辆及存储介质，通过获取检测图像，将检测图像输入至目标神经网络中；其中，目标神经网络通过第一神经网络与第二神经网络进行联合训练后得到；第二神经网络通过第一神经网络进行压缩处理后得到；获取目标神经网络输出的检测图像对应的车位检测结果。由此，在确保车位检测精度的同时，可以显著降低目标神经网络的参数量，有效减小目标神经网络所占空间，以使目标神经网络可以直接部署于车辆。
车位检测方法装置车辆存储介质

[发明专利]一种神经网络模型生成方法及装置-CN202110103858.0有效
发明人：宇哲伦 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种神经网络模型生成方法及装置，方法包括：获取预设结构的第一神经网络模型；其中，第一神经网络模型包括至少一个批标准化BN层；基于目标样本图像和目标损失函数，对第一神经网络模型进行模型训练，得到第二神经网络模型；其中，目标损失函数为基于原始损失函数和BN层的模型参数计算得到的；确定第二神经网络模型中除目标卷积核以外的网络模型结构，作为第三神经网络模型；其中，目标卷积核为第二神经网络模型中对应的BN层的模型参数的绝对值小于目标阈值的卷积核；基于第三神经网络模型，生成目标神经网络模型。如此，能够降低目标神经网络模型的结构复杂度，提高目标神经网络模型的适用性。
一种神经网络模型生成方法装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络的模式识别方法-CN202310016464.0在审
发明人：葛昕;岳敏楠 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明属于基于卷积神经网络的模式识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的模式识别方法。本发明通过构建目标卷积神经网络方法能够有效降低目标卷积神经网络的结构复杂度；并且，在目标卷积神经网络使用时，可以直接基于每对基向量来完成卷积层的卷积运算，提高了运算效率；同时，通过对目标卷积神经网络进行优化方法对目标卷积神经网络进行时间与能耗目标建模，对时间、能耗逐层预测，同时分析时间、能耗开销的主导目标建模参数，通过改进目标建模参数、改变阵列分割方法与缓存分割方法对目标卷积神经网络进行时间与能耗双目标优化从而改进目标卷积神经网络模型。
一种基于卷积神经网络模式识别方法

[发明专利]神经网络优化方法及其装置-CN202110596002.1在审
发明人：周卫民;麦宇庭;李亿;郭益君;邓彬彬;戴宗宏 -专利权人：华为云计算技术有限公司
申请日： 2021-05-29 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络优化方法及其装置，属于人工智能AI技术领域。该方法包括：接收待优化神经网络的模型文件；基于待优化神经网络的模型文件，获取目标神经网络架构的搜索空间，搜索空间包括目标神经网络架构中各神经元的各属性的取值范围；基于搜索空间，获得目标神经网络架构；基于待优化神经网络的模型文件对目标神经网络架构进行训练，得到目标神经网络的模型文件；向用户提供目标神经网络的模型文件。本申请能够有效提高优化后的神经网络的性能。
神经网络优化方法及其装置

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