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[发明专利]神经网络架构的搜索方法、装置和计算机存储介质-CN202310297478.4在审
发明人：汪厚峄;南楠;丁然 -专利权人：珠海全志科技股份有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06N5/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络架构的搜索方法、装置和计算机存储介质，该方法包括：获取候选神经网络架构；对所述候选神经网络架构进行训练；若所述候选神经网络架构训练完成，则基于训练完成的候选神经网络架构搜索出目标神经网络架构，其中，在所述候选神经网络架构的损失函数满足训练完成条件的情况下，确定所述候选神经网络架构训练完成，所述损失函数包括第一硬件参数对应的函数项，所述第一硬件参数用于指示目标硬件平台运行所述候选神经网络架构的硬件参数可见，实施本发明能够实现搜索出的目标神经网络架构能够兼容推理效率和推理精度的技术效果。
神经网络架构搜索方法装置计算机存储介质

[发明专利]神经网络的自适应搜索方法及装置-CN202010044288.8在审
发明人：陈敏琪;邓川云;胡翔宇;唐少华 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供神经网络的自适应搜索方法及装置，涉及神经网络领域，能够实现针对硬件平台的自适应神经网络搜索。该方法包括：接收搜索条件集，包括目标硬件平台信息，源神经网络的网络结构信息和一个或多个评估指标。源神经网络的网络结构信息用于表征源神经网络。基于训练数据集对待训练的超级网络执行训练过程，得到经过训练的超级网络。待训练的超级网络是基于源神经网络的网络结构而扩展得到的。基于一个或多个评估指标对经过训练的超级网络执行子网络搜索过程，以得到目标神经网络的网络结构信息，目标神经网络的网络结构信息用于表征目标神经网络，目标神经网络运行在目标硬件平台上的评估结果优于源神经网络运行在目标硬件平台上的评估结果
神经网络自适应搜索方法装置

[发明专利]神经网络生成、图像处理的方法及装置、设备及存储介质-CN202111535079.4在审
发明人：薛韬略;张天明;王智恒 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络生成、图像处理的方法及装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取在目标应用场景下，原始神经网络包括的各个网络层分别对应的硬件耗时值；每个网络层对应的硬件耗时值由该网络层在预设的各组网络参数值下进行硬件耗时检测得到；基于各个网络层分别对应的硬件耗时值构建多个候选神经网络；对多个候选神经网络分别进行性能检测，从多个候选神经网络中选取出符合预设性能要求的目标神经网络，其中，目标神经网络用于针对目标图像进行处理。本公开选取出的目标神经网络由于整体的硬件耗时更小，这使得即使是算力有限的边缘设备也可以支撑上述神经网络的运行，进而使得神经网络的应用范围更为广泛，适用性更强。
神经网络生成图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]搜索方法及搜索装置-CN202111567116.X在审
发明人：祝叶华;孙炜 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本公开披露了一种搜索方法及搜索装置，所述方法包括：从神经网络的搜索空间中选择候选神经网络；对所述候选神经网络的算法进行评估，得到第一评估结果；根据给定的第一硬件参数，对执行所述候选神经网络的算法的硬件指标进行评估，得到第二评估结果；根据所述第一评估结果和所述第二评估结果，调整所述神经网络结构的搜索空间中的搜索路径。本公开在进行神经网络结构搜索时，不但对搜索出的神经网络的算法进行了评估，而且对运行该神经网络的硬件指标进行了评估，有助于高效准确的搜索出符合硬件要求的神经网络。
搜索方法装置

[发明专利]人工智能应用开发系统、计算机设备及存储介质-CN201980066985.9在审
发明人：朱焱;汤鉴;姜浩;蔡权雄;牛昕宇 -专利权人：深圳鲲云信息科技有限公司
申请日： 2019-08-21 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：一种人工智能应用开发系统(100)、计算机设备及存储介质，属于人工智能领域，系统(100)包括：用于构建训练并验证神经网络模型的神经网络生成子系统(101)、用于接受输入所述神经网络模型的数据并经所述神经网络模型计算后输出结果的神经网络硬件执行子系统(102)、用于将所述神经网络生成子系统(101)生成的神经网络模型编译后部署到所述神经网络硬件执行子系统(102)的部署子系统(103)。通过可视化的神经网络生成子系统(101)构建训练神经网络模型，并将该训练好的神经网络模型通过部署子系统(103)自动部署到神经网络硬件执行子系统(102)进行执行，可以降低人工智能应用开发的门槛，提高开发效率
人工智能应用开发系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种支持多种硬件平台的神经网络模型量化部署方法-CN202310102989.6在审
发明人：欧中洪;范丽娜;王勇;宿兴辉;尧思远;宋美娜 -专利权人：北京邮电大学;四方联盟（北京）科技发展有限公司;联洋国融（北京）科技有限公司
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提出一种支持多种硬件平台的神经网络模型量化部署方法，包括，获取待量化神经网络模型；针对待部署硬件平台配置网络量化参数；根据待部署硬件平台使用基准量化方法对待量化神经网络模型进行预量化；使用跨层权重均衡与偏差吸收相结合的思想对预量化神经网络模型参数进行均匀分布调整，获取调整后神经网络模型；根据待部署硬件平台使用自适应图调度策略找到调整后神经网络模型精度和速度间的最佳平衡点，根据最佳平衡点计算并导出量化后神经网络模型和量化后神经网络模型参数；将量化后神经网络模型参数写入到待部署硬件平台
一种支持多种硬件平台神经网络模型量化部署方法

[发明专利]预估执行神经网络模型所需时间的方法及相关产品-CN202111680762.7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： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本披露提供一种预估执行神经网络模型所需时间的方法及相关产品，其中，所述方法包括：获得所述神经网络模型、所述人工智能处理器的硬件参数；根据所述神经网络模型和所述人工智能处理器的硬件参数对所述神经网络模型进行处理，获得对应的二进制指令；根据所述神经网络模型对应的硬件二进制指令获得执行所述神经网络模型所需时间。
预估执行神经网络模型时间方法相关产品

[发明专利]硬件加速器运行优化方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210679596.7在审
发明人：宋朝忠;连帅军;李小莲 -专利权人：深圳市易成自动驾驶技术有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请公开了硬件加速器运行优化方法、装置、电子设备及存储介质，应用于大数据技术领域，所述硬件加速器运行优化方法包括：依据所述循环神经网络硬件对应的神经网络类型，确定所述硬件加速器对应的加速单元参数；依据各所述神经网络类型对应的神经网络结构，选取所述硬件加速器中各子加速单元的单元处理粒度；控制所述硬件加速器以所述加速单元参数以及各所述单元处理粒度运行。本申请解决了无法兼顾对于循环神经网络硬件的通用性以及对于循环神经网络硬件的加速效率的技术问题。
硬件加速器运行优化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]在硬件中执行平均池化-CN202111383490.4在审
发明人： R.C.扬;W.J.古兰德 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种在硬件中执行平均池化的方和和硬件电路，用于处理神经网络的平均池化神经网络层。所述硬件电路被配置为通过执行包括以下的操作来处理平均池化神经网络层：从硬件电路的存储器的第一部分向硬件电路的矩阵乘法电路发送到平均池化神经网络层的输入张量，其中矩阵乘法电路被配置为生成对应于平均池化神经网络层的输出的张量；从硬件电路的存储器的第二部分向硬件电路的矩阵乘法电路发送核；和由硬件电路的矩阵乘法电路从所述到平均池化神经网络层的输入张量生成所述对应于平均池化神经网络层的输出的张量。
硬件执行平均

[发明专利]一种神经网络量化方法-CN202010599019.8在审
发明人：樊春晓;胡洲;宋光明;王振兴 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络量化方法，属于深度学习训练算法技术领域，一种神经网络量化方法，具体过程包括神经网络训练的前向传播阶段、神经网络训练的反向传播阶段、重复上述过程直至神经网络收敛，完成深度神经网络量化使用本发明量化深度神经网络相对于未量化网络来说精度损失可忽略不计，并且可降低模型存储容量和运算复杂度，便于移植到嵌入式硬件设备发挥量化神经网络在硬件上的计算优势。本发明的量化方法量化过的神经网络可通过使用低比特位编码表示高精度量化值，能有效降低模型存储量和运算复杂度，同时也不会降低网络的高精度，且更适应于硬件的移位计算方式，能够部署在相应硬件上来充分发挥量化神经网络的计算优势
一种神经网络量化方法

[发明专利]用于配置神经网络的方法-CN202011506673.6在审
发明人： J·E·M·梅奈特 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种用于配置神经网络（11）的方法，所述方法具有如下步骤：‑将图像数据（1）输送给在训练硬件（10）上被实施的神经网络（11）；‑将所述图像数据（1）输送给在推理硬件（20）上被实施的神经网络（21）；‑确定所述训练硬件（10）的输出数据（12）与所述推理硬件（20）的输出数据（22）之间的偏差；并且‑确定所述神经网络（11）的噪声参数（R），使得在将所述图像数据（1）输送给在所述训练硬件（10）上被实施的神经网络（11）之后并且在将所述图像数据（1）输送给在所述推理硬件（20）上被实施的神经网络（21）之后，所述推理硬件（20）的输出数据（22）与所述训练硬件（10）的输出数据（12）位相同。
用于配置神经网络方法

[发明专利]用于神经网络代码生成的方法和设备-CN202110235821.3在审
发明人：李强熊;金玟洙;闵慧美 -专利权人：三星电子株式会社;首尔大学校产学协力团
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开了一种用于神经网络代码生成的方法和设备。该方法包括：接收关于被配置为执行神经网络的神经网络操作的硬件的信息，使用处理器基于所述信息和神经网络的结构生成将神经网络操作映射到可用于执行神经网络操作的处理元件上的目标映射模型，以及生成用于配置硬件以基于目标映射模型执行神经网络操作的代码
用于神经网络代码生成方法设备

[发明专利]神经网络量化及部署方法、系统、电子设备及存储介质-CN202210506019.8有效
发明人：李晓泉;陈帅 -专利权人：上海登临科技有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供一种基于片内异构硬件的神经网络量化及部署方法、系统、电子设备及存储介质，应用于神经网络技术领域，其中神经网络量化方案包括：采用预设的目标模式对待量化的神经网络模型进行模式匹配搜索，以从所述神经网络模型中匹配出所述目标模式对应的一个或多个目标量化区域通过根据异构硬件特性进行神经网络模型的量化处理，可使得量化后的神经网络模型部署在实际硬件后综合提升神经网络的精度和性能。
神经网络量化部署方法系统电子设备存储介质

[发明专利]模型推荐方法及装置、设备、计算机存储介质-CN202110730001.1有效
发明人：袁坤;余锋伟 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型推荐方法及装置、设备、计算机存储介质，模型推荐方法包括：获取在第一硬件运行的神经网络模型目标属性参数；目标属性参数包括期望速度值和/或期望精度值；基于第一硬件和目标属性参数，在预设的神经网络模型库中对各神经网络模型进行筛选，得到与目标属性参数相匹配的神经网络模型；预设的神经网络模型库中的各神经网络模型的属性参数为在第二硬件测试得到，第二硬件包括第一硬件。
模型推荐方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]运行时硬件模拟仿真方法、装置、设备及存储介质-CN201980067042.8在审
发明人：李金鹏;黄炯凯;蔡权雄;牛昕宇 -专利权人：深圳鲲云信息科技有限公司
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：适用于人工智能领域，提供一种运行时硬件模拟仿真方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取神经网络结构图与神经网络参数(S101)；根据神经网络结构图模拟构建对应的神经网络(S102)；获取待仿真数据，并对待仿真数据按量化信息进行量化，得到仿真输入数据(S103)，仿真输入数据与神经网络参数为同一硬件数据类型；将神经网络参数与仿真输入数据输入到神经网络进行卷积计算，得到卷积结果(S104)；基于卷积结果由于将待仿真数据量化为与神经网络参数相同的硬件数据类型，在使用软件仿真时，使得仿真计算更贴近硬件计算的结果，且硬件数据类型的数据计算量小于浮点类型的计算量，还可以提高神经网络仿真的计算速度。
运行硬件模拟仿真方法装置设备存储介质