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[发明专利]神经网络模型压缩方法、装置、终端设备及存储介质-CN201810670259.5在审
发明人：张弓 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2018-06-26 - 公布日： 2018-12-04 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络模型压缩方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括根据任务处理事件获取对应的神经网络模型；对所述神经网络模型中的参数进行定点化处理得到定点神经网络模型参数；对所述定点神经网络模型参数进行编码压缩处理，并将压缩处理后的定点神经网络模型参数和对应的神经网络模型进行保存，本方案显著降低了神经网络模型对硬件资源的占用，节省了存储空间。
神经网络模型存储介质终端设备定点化处理编码压缩存储空间任务处理事件获取压缩处理硬件资源压缩占用保存申请

[发明专利]一种适用于便携式电力巡检的神经网络系统和方法-CN201910303486.9在审
发明人：杨罡;姜敏;原辉;王帅;王大伟;张娜;张兴忠 -专利权人：国网山西省电力公司电力科学研究院;山西鸿顺通科技有限公司
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于便携式电力巡检的神经网络系统和方法，包括影像采集模块、卷积神经网络运行模块和外围功能单元，影像采集模块包括热红外摄像机、可见光摄像机以及防抖云台，卷积神经网络运行模块主要用于处理影像信息的卷积神经网络运行，卷积神经网络运行模块主要有CPU和GPU、NPU、TPU、FPGA的硬件或者由上述硬件构成的片上系统组成；本发明一种适用于便携式电力巡检的神经网络系统和方法，采用热红外摄像头确定电力设备的位置，再采用可见光摄像头对该位置的电力设备状态研判，有效的降低了复杂背景对目标识别的影响，红外图像信息相较于可见光图像信息很少，采用卷积神经网络处理图像时速度更快，从而降低了对模型精度和硬件的需求。
卷积神经网络神经网络系统电力巡检运行模块影像采集模块电力设备状态红外图像信息可见光摄像机可见光摄像头红外摄像机红外摄像头可见光图像处理图像电力设备复杂背景目标识别片上系统外围功能影像信息防抖云台

[发明专利]一种基于控制器的神经网络流量预测装置-CN202011226869.X在审
发明人：刘川;王小雨;刘世栋;邢宁哲;郭少勇;卜宪德;陶静;纪雨彤 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;北京邮电大学;国家电网有限公司
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于控制器的神经网络流量预测装置，该装置由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台通过实施本发明，使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
一种基于控制器神经网络流量预测装置

[实用新型]一种基于控制器的神经网络流量预测装置-CN202022539880.3有效
发明人：刘川;王小雨;刘世栋;邢宁哲;郭少勇;卜宪德;陶静;纪雨彤 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;北京邮电大学;国家电网有限公司
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种基于控制器的神经网络流量预测装置，该装置由x86架构的硬件平台及神经网络内核模块组成，硬件平台用于提供承载神经网络内核模块的操作系统；神经网络内核模块包括：SDN控制器、模型管理器、神经网络搭建平台。通过实施本实用新型，使得用户可以根据不同的网络应用场景灵活的选择使用的神经网络模型，并且利用SDN控制器采集历史网络流量数据及历史故障信息对神经网络模型进行训练及参数的调整，得到网络流量预测模型，然后利用该网络流量预测模型对实时网络流量进行预测，使网络流量工程、流量调优从“事后”变为“事前”极大提高系统运维的效率，提升网络管控智能化水平。
一种基于控制器神经网络流量预测装置

[发明专利]一种深度学习多层神经网络的实现方法-CN201510237437.1有效
发明人：秦凯;周喜川;余磊;李胜力;谭跃;胡盛东;唐枋 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2015-05-12 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明属于神经网络模型设计技术领域，具体涉及一种深度学习多层神经网络的实现方法。本发明的方法首先采用数字电路构建单层神经网络，之后将上一单层神经网络的输出作为下一单层神经网络的输入，采用串联的形式构建多层神经网络。本发明的方法解决了现有方法仅能构建浅层神经网络的技术问题，面向深度学习，建立了多层的神经网络硬件模型，通过脉冲大小实现信息传递，其模拟的神经元更加接近实际神经元。
一种深度学习多层神经网络实现方法

[发明专利]适用边缘设备的神经网络加速器及神经网络加速计算方法-CN202010462707.X有效
发明人：王维;伍骏 -专利权人：上海赛昉科技有限公司
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了适用边缘设备的神经网络加速器及神经网络加速计算方法，涉及神经网络技术领域。本发明的网络加速器包括配置单元、数据缓冲单元、处理矩阵组件(PMs)、后处理单元、主控制器通过向配置单元的寄存器中写入不同类型网络层的特征参数，来控制不同网络层运算逻辑向处理矩阵硬件的映射，便能够实现对处理矩阵组件的复用，即使用一块硬件电路实现神经网络中不同类型网络层的运算加速，而无需额外的硬件资源；不同类型网络层包括标准卷积层和池化网络层。本发明提出的多复用加速器不仅保证了相同的功能实现，而且硬件资源消耗更少、硬件复用率更高、功耗更小，具有高并发、高复用特性的同时，具备了很强的结构扩展性。
适用边缘设备神经网络加速器加速计算方法

[发明专利]数据处理的方法、端侧设备、云侧设备与端云协同系统-CN201611215479.6有效
发明人：宋风龙;刘武龙;薛希俊;张慧敏 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-12-26 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理的方法、端侧设备、云侧设备与端云协同系统，该方法包括：端侧设备向云侧设备发送请求消息，请求消息用于请求处理认知计算任务的神经网络模型；端侧设备接收云侧设备发送的通过压缩第一神经网络模型得到的第二神经网络模型，第一神经网络模型为云侧设备上用于处理认知计算任务的神经网络模型，第二神经网络模型在端侧设备上运行时所需的硬件资源在端侧设备的硬件资源可用能力范围内；端侧设备基于第二神经网络模型，处理认知计算任务，从而能够提高端侧设备处理神经网络相关应用的性能
侧设备神经网络模型硬件资源认知发送请求请求处理请求消息神经网络数据处理协同系统智能应用运行时可用发送压缩申请应用

[发明专利]神经网络模型自动适配方法和装置-CN202110399619.4有效
发明人：范云潜;刘晨光;徐靖涵;张昊懿;康旺;潘彪 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络模型自动适配方法和装置，该方法包括：获取神经网络模型参数以及目标平台参数；根据所述目标平台参数判断目标平台的类型；根据目标平台的类型选择对应的初步适配方案以及优化适配方案用到的损失函数；根据所述神经网络模型参数、所述初步适配方案以及所述损失函数建立方案优化模型并求解，得到最终适配方案；根据所述最终适配方案对所述神经网络模型进行适配优化得到适应所述目标平台的神经网络模型，其中，通过考虑硬件特性，将神经网络模型迁移到不同的硬件平台时，针对不同的平台对神经网络模型进行专门的自适应自动优化，减少人力成本，提高平台计算效率。
神经网络模型自动配方装置

[发明专利]一种卷积神经网络计算优化的硬件加速装置-CN202011279360.1有效
发明人：曹学成;廖湘萍;丁永林;李炜 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十二研究所
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络计算优化的硬件加速装置，包括参数存储模块、调度控制模块、多个加速核模块，各所述加速核模块包括输入图像缓存单元、权重缓存单元、去零处理单元、乘累加运算阵列单元、修正线性单元和输出图像缓存单元本发明能够保持流水、并行的简单硬件结构，通过去除输入特征图的零值，降低计算量，提升硬件加速性能；并且保持卷积神经网络算法的原始结构，不需要卷积神经网络算法做额外的降低计算量的优化，避免出现网络运算的不规则性，适合各种卷积神经网络算法的硬件加速。
一种卷积神经网络计算优化硬件加速装置

[发明专利]神经网络结构搜索方法及系统、电子设备及存储介质-CN202010877044.8有效
发明人：李明蹊 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络结构搜索方法及系统、电子设备及存储介质，神经网络结构搜索方法包括：利用训练集对生成的神经网络模型进行训练，以及利用验证集验证神经网络模型的当前性能指标；将用于表征神经网络模型的结构的参数输入至推理时间预测模型，预测得到神经网络模型在目标硬件平台的推理时间；若当前性能指标和预测的推理时间均满足要求，则输出神经网络模型；否则，根据由当前性能指标和预测的推理时间计算得到的奖励值更新控制器的参数，并对控制器生成的神经网络模型重新进行训练本发明能够高效准确地搜索出满足不同硬件平台要求的最优结构的神经网络模型。
神经网络结构搜索方法系统电子设备存储介质

[发明专利]应用于二值化卷积神经网络的硬件加速器及其数据处理方法-CN201911055498.0有效
发明人：杜高明;涂振兴;陈邦溢;杨振文;张多利;宋宇鲲;李桢旻 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F9/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于二值化卷积神经网络的硬件加速器及其数据处理方法，该硬件加速器包括：神经网络参数存储模块、矩阵生成器模块、卷积计算阵列模块、池化层模块以及全局控制模块；神经网络参数存储模块中预存有二值化灰度图片和每一层的神经网络训练参数本发明旨在更加提升卷积神经网络运行速度，减少网络部署在硬件平台上消耗的资源以及计算资源，同时也减低网络运行的功耗。
应用于二值化卷积神经网络硬件加速器及其数据处理方法

[发明专利]一种动态多精度神经网络加速单元-CN202010747687.0有效
发明人：伍元聪;刘洋;田野;刘祎鹤;刘爽;于奇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及集成电路领域及人工智能领域，具体地说涉及系统级别的集成电路芯片，特别涉及一种动态多精度神经网络加速单元。本发明通过将PE单元阵列化后，再次将PE单元阵列作为阵列单元的双重阵列设计，来支持不同的神经网络层级运算，满足不同算法以及不同数据精度的需求。还对神经网络计算单元进行硬件加速设计，在整体设计中加入流水线设计，极大提升数据吞吐率与运算速度，且重点优化神经运算单元的乘加单元，提升硬件资源的复用，极大减少硬件面积；能根据神经网络模型的需要，满足不同精度的数据类型运算；同时支持神经网络中的基本运算，例如卷积，池化，非线性映射，矩阵乘等。
一种动态精度神经网络加速单元

[发明专利]神经网络联合编译的方法、装置和电子设备-CN201911138469.0有效
发明人：周舒畅;王田 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明提供了一种神经网络联合编译的方法、装置和电子设备，该方法包括：获取多个待编译神经网络模型和多个待编译神经网络模型的计算图；确定多个待编译神经网络模型的模型组合方案，并对每种模型组合方案中的待编译神经网络模型的计算图进行联合编译，得到每种模型组合方案对应的优化计算图；在优化计算图中确定目标优化计算图，并根据目标优化计算图生成目标指令，以使目标硬件载入目标指令执行图像处理任务。通过本发明方法编译得到的目标指令在目标硬件上运行时，既能保证充分利用硬件的性能，还能确保目标指令的高效运行。
神经网络联合编译方法装置电子设备

[发明专利]直接使用反向传播学习可编程设备块的神经网络-CN202080045271.2在审
发明人： Y·尤姆罗吉鲁;N·弗雷泽;M·布罗特;K·德诺尔夫;K·维塞尔斯 -专利权人：赛灵思公司
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：一种训练神经网络的示例方法包括：定义硬件构建块(HBB)、神经元等同物(NEQ)以及从NEQ到HBB的转换过程；在机器学习框架中使用NEQ定义神经网络；在训练平台上训练神经网络；以及使用转换过程来将训练好的神经网络转换为HBB的网表以将神经网络中的NEQ转换为网表的HBB。
直接使用反向传播学习可编程设备神经网络

[发明专利]同事件相关的协同计算系统-CN202210309300.2在审
发明人：孙滕谌;马扬 -专利权人：北京他山科技有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了协同计算系统，包括一个或多个神经网络；所述一个或多个神经网络各自为包括输入层、中间层和输出层的独立完整神经网络；所述一个或多个神经网络各自由一个或多个硬件计算设备的神经元所构成；所述一个或多个神经网络基于事件而被使能或创建
事件相关协同计算系统

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