专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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
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  • [发明专利]硬件神经网络转换方法、计算装置、软硬件协作系统-CN201610865581.4有效
  • 张悠慧;季宇 - 清华大学
  • 2016-09-29 - 2019-05-03 - G06N3/063
  • 神经网络应用转换为满足硬件约束条件的硬件神经网络硬件神经网络转换方法、计算装置、编译方法、神经网络硬件协作系统,该方法包括:获得神经网络应用对应的神经网络连接图;将神经网络连接图拆分为神经网络基本单元;将每个神经网络基本单元转换为与之功能等效的由神经网络硬件的基本模块虚拟体连接成的网络;将得到的基本单元硬件网络按照拆分的顺序连接起来,生成硬件神经网络的参数文件。本发明提出了一种全新的神经网络和类脑计算的软硬件体系,在神经网络应用和神经网络芯片之间加上了一个中间编译层,解决了神经网络应用与神经网络应用芯片之间的适配问题,同时解耦合了应用和芯片的开发。
  • 硬件神经网络转换方法计算装置编译软硬件协作系统
  • [发明专利]一种基于Chisel的参数化硬件神经网络及其构建方法-CN202210203710.9在审
  • 陈铭松;李一鸣 - 华东师范大学
  • 2022-03-02 - 2022-08-12 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种基于Chisel的参数化硬件神经网络构建方法,所述方法包括:使用Tensorflow深度学习框架训练神经网络,将所述神经网络训练好后使用编写的Python脚本导出神经网络各个层的类型参数、配置参数、权重参数;将上述导出的神经网络各个层的类型参数、配置参数、权重参数传入用Chisel编写的硬件神经网络层模块构造器中,得到对应的硬件神经网络层并进行仿真测试;将上述得到的硬件神经网络层之间使用运算符连接,构成整体的硬件神经网络并进行仿真测试。本发明公开的硬件神经网络在资源占用方面进行了优化,减少了硬件资源需要,降低了模块时延,同时通过定点数作为数据表现形式,降低了数据复杂度,减小了硬件电路功耗。
  • 一种基于chisel参数硬件神经网络及其构建方法
  • [发明专利]用于神经网络架构搜索的方法和装置-CN202210663806.3在审
  • 李元熙 - 三星电子株式会社
  • 2022-06-13 - 2023-06-13 - G06N3/063
  • 公开了一种用于搜索神经网络的最佳架构的方法和装置。该装置可以包括处理器,该处理器被配置为:基于神经网络的候选架构的参数产生神经网络损失;测量在具有候选架构的神经网络的运算中使用的第一硬件资源;使用硬件资源预测模型产生第二硬件资源的预测,该第二硬件资源将用于操作具有候选架构的神经网络;基于第一硬件资源和第二硬件资源确定硬件资源损失;以及基于神经网络损失和硬件资源损失确定神经网络的目标架构。
  • 用于神经网络架构搜索方法装置
  • [发明专利]一种通过NAS设计神经网络的方法、装置和系统-CN202010936265.8在审
  • 毛伟;余浩;代柳瑶;朱雪娟;常成;王宇航;李凯 - 南方科技大学
  • 2020-09-08 - 2020-12-18 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种通过NAS设计神经网络的方法、装置和系统。该方法包括:接收生成请求后,基于构建的搜索空间和搜索策略进行神经网络架构搜索,得到多个神经网络架构;基于训练集和验证集在硬件上运行多个神经网络架构并监控硬件使用信息,根据由验证集对应的验证结果和硬件使用信息预设的评估方案,确定多个神经网络架构被分别赋予不同神经网络参数时的评估结果;根据评估结果中的最优评估结果确定多个神经网络架构中的目标神经网络架构和对应的目标神经网络参数,并基于目标神经网络架构和目标神经网络参数生成对应的神经网络模型该方案根据数据处理能力和硬件使用情况确定神经网络模型,加快了数据处理效率,同时减少了硬件耗损。
  • 一种通过nas设计神经网络方法装置系统
  • [发明专利]神经网络的压缩方法和装置、设备、介质-CN202111311435.4在审
  • 洪文静;李皈颖;杨鹏;唐珂 - 南方科技大学
  • 2021-11-08 - 2022-03-08 - G06N3/08
  • 本实施例提供一种神经网络的压缩方法和装置、设备、介质,属于计算机应用技术领域。该方法包括:获取在硬件上运行的预设神经网络;对所述预设神经网络进行压缩处理,以生成至少两个第一压缩神经网络;获取每一所述第一压缩神经网络对应于所述硬件硬件性能指标;计算所述预设神经网络的第一准确率和每一所述第一压缩神经网络的第二准确率;根据所述硬件性能指标、所述第一准确率、多个所述第二准确率对多个所述第一压缩神经网络进行初步筛选,得到初始神经网络集;根据预设条件对所述初始神经网络集进行二次筛选,得到目标压缩神经网络。根据硬件性能指标和准确率来指导神经网络的压缩,能够实现神经网络在多种硬件上的快速部署。
  • 神经网络压缩方法装置设备介质
  • [发明专利]神经网络计算系统、神经网络计算方法和计算机系统-CN202010776166.8在审
  • 梁承秀 - 三星电子株式会社
  • 2020-08-05 - 2021-02-26 - G06N3/063
  • 提供了神经网络计算系统、神经网络计算方法和计算机系统。所述神经网络计算系统包括处理器和在处理器控制下的深度学习框架。框架通过读取至少一个神经网络模型文件获得神经网络模型的模型信息;使用模型信息来创建神经网络模型的神经网络图;调整神经网络图,使得神经网络模型对应于第一硬件计算装置的操作和第二硬件计算装置的操作;将神经网络模型划分为包括第一子模型和第二子模型的多个子模型;通过将第一子模型和第二子模型分别分配给第一硬件计算装置和第二硬件计算装置对第一硬件计算装置和第二硬件计算装置进行流水线化;和从通过改变第一子模型和第二子模型的硬件延迟中的至少一个而获得的多个硬件延迟测量之中检测减小的硬件延迟测量
  • 神经网络计算系统计算方法计算机系统
  • [发明专利]用于配置具有可配置流水线的神经网络加速器的方法和设备-CN202211208054.8在审
  • J·桑切斯;A·温斯 - 想象技术有限公司
  • 2022-09-30 - 2023-04-04 - G06F9/50
  • 公开用于配置具有可配置流水线的神经网络加速器的方法和设备。神经网络加速器包括多个硬件处理单元和耦合到多个硬件处理单元中的每个硬件处理单元的交叉开关。每个硬件处理单元包括加速对接收到的数据执行一个或多个神经网络运算的硬件。方法包括:获得将由神经网络加速器对输入数据执行的一个或多个神经网络运算的序列;从多个硬件处理单元中选择一组硬件处理单元来执行一个或多个神经网络运算;确定所选的一组硬件处理单元的顺序,以根据序列执行一个或多个神经网络运算;和向神经网络加速器提供控制信息,控制信息使得神经网络加速器的交叉开关以确定的顺序形成所选的一组硬件处理单元的流水线,以处理输入数据。
  • 用于配置具有流水线神经网络加速器方法设备

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