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[发明专利]一种具有CPU硬件优化感知的神经网络设计方法-CN202310697122.X在审
发明人：赵洋;邹佳峻;程洪 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种具有CPU硬件优化感知的神经网络设计方法。该方法通过构建准确率预测器和具有网络硬件优化特性的延迟预测器，配合遗传算法，探寻得到具有与目标硬件更高匹配性和可行性的神经网络架构。让研究人员在设计神经网络时，对网络模型在目标硬件上的硬件特性的把控更为精准可靠，也让神经网络模型在CPU硬件上以更低推理延迟代价达到更高精度有了可能性。
一种具有 cpu 硬件优化感知神经网络设计方法

[发明专利]一种神经网络获取方法及装置-CN202011410926.X在审
发明人：郭闻;李俊明;汪敏;祁文博 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种神经网络获取方法及装置，本申请所提供的方法及装置可以应用于人工智能领域，如智能家居、自动驾驶等场景中。在本申请中，神经网络获取装置能够为目标硬件平台获取估算延时较为精确的目标神经网络，该估算延时接近与该该目标神经网络在该目标硬件平台上的实际延时，其差值位于标准差区间内。该标准差区间是通过该目标神经网络在该目标硬件平台上多次测量的实际延时的分布情况确定的。采用本申请的方式，估算延时能够较为真实反映出该目标神经网络在目标硬件平台上的延时情况，使得需要该目标神经网络的用户在一定程度上可以真实了解到该目标神经网络的性能，更加满足用户的需求。
一种神经网络获取方法装置

[发明专利]一种神经网络模型的压缩方法及相关系统-CN202210009091.X有效
发明人：王云 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供了一种神经网络模型的压缩方法，包括：获取神经网络模型，确定神经网络模型包括的多个算子中目标算子的剪枝率下界，根据目标算子的剪枝率下界，确定目标剪枝率，根据目标剪枝率对神经网络模型中的部分或全部算子进行剪枝，获得压缩后的神经网络模型。该方法通过确定剪枝率下界，然后按照大于或等于剪枝率下界的目标剪枝率对神经网络模型中的部分或全部算子进行剪枝，使得剪枝后的每个算子在硬件上的推理时延相比于剪枝前的每个算子在硬件上的推理时延下降，从而保障了剪枝所得的压缩后的神经网络模型在硬件上的推理时延相对剪枝前的神经网络模型在硬件上的推理时延下降
一种神经网络模型压缩方法相关系统

[发明专利]具有可配置流水线的神经网络加速器-CN202211211240.7在审
发明人： J·桑切斯;A·温斯 -专利权人：想象技术有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：具有可配置流水线的神经网络加速器。公开一种包括可配置硬件流水线的神经网络加速器。所述神经网络加速器包括多个硬件处理单元以及交叉开关，所述交叉开关被配置为从多个可选流水线中选择性地由所述硬件处理单元中的一个或多个硬件处理单元形成流水线，以处理到所述神经网络加速器的输入数据。每个硬件处理单元包括用以加速对数据执行一个或多个神经网络运算的硬件，并且所述多个硬件处理单元包括被配置为加速对数据执行卷积运算的卷积处理单元。
具有配置流水线神经网络加速器

[发明专利]神经网络优化方法-CN201811344189.0有效
发明人：张跃进;胡勇;喻蒙 -专利权人：钟祥博谦信息科技有限公司
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种神经网络优化方法，该神经网络优化方法包括：预设建模参数，所述建模参数包括网络参数和硬件参数；基于所述建模参数构建神经网络能耗模型；基于所述建模参数构建神经网络时间模型；对所述神经网络能耗模型和神经网络时间模型进行双目标优化本申请从网络的硬件计算流程的角度对神经网络进行时间与能耗建模，在时间、能耗逐层预测，同时分析时间、能耗开销的主导建模参数，通过改进建模参数、阵列分割方法与缓存分割方法对神经网络进行时间与能耗双目标优化从而改进神经网络模型
神经网络优化方法

[发明专利]模型处理方法及相关设备-CN202010584720.2有效
发明人：李健;田海立;程勇 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种模型处理方法及相关设备，其中，根据预设算子结构将第一神经网络模型转换成第二神经网络模型，统一模型结构格式，其中，终端侧设备的至少一个硬件计算设备可推理运算第二神经网络模型；再将第二神经网络模型的算子分配给至少一个硬件计算设备中的至少一个设备，以使硬件计算设备运行所分配的算子；模型部署时，无需考虑神经网络模型的网络框架，有效提升模型的部署效率；另外，第二神经网络模型可以被分配给至少一个硬件计算设备进行运行，可以有效提高模型运行效率。
模型处理方法相关设备

[发明专利]一种神经网络模型的实现方法-CN202010440629.3在审
发明人：李燮;熊兵;徐绍君;佟学俭 -专利权人：成都鼎桥通信技术有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络模型的实现方法，包括：根据运行神经网络模型的硬件的计算能力，将所述神经网络模型拆分成多个顺序执行的子网络模型；其中，拆分出的各子网络模型与所述硬件的计算能力相匹配；根据所述神经网络模型的拆分，将所述神经网络模型的参数拆分到所述各子网络模型中，使执行顺序在前的子网络模型的输出作为执行顺序在后的子网络模型的输入；其中，最后一个执行的子网络模型的运行结果与所述神经网络模型的运行结果一致；将拆分后的所述各子网络模型按照拆分后的顺序，在所述硬件上加载并执行。应用本申请，能够在硬件平台上合理实现AI方法。
一种神经网络模型实现方法

[发明专利]神经网络模型实时自动量化方法及实时自动量化系统-CN202110071971.5在审
发明人：缪冉 -专利权人：上海齐感电子信息科技有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络模型实时自动量化方法，其基于嵌入式AI加速器，包括：在PC端进行嵌入式AI神经网络训练，搭建PC端深度学习神经网络，训练输入的嵌入式AI模型的浮点网络模型；将浮点网络模型量化为嵌入端定点网络模型；对需要量化数据预处理，通过硬件模式实现模型网络每层的所有加速算子；嵌入端的嵌入式AI硬件部署及嵌入端神经网络模型移植，对搭建的AI硬件平台进行神经网络模型移植。本发明还公开了一种神经网络模型实时自动量化系统。本发明基于嵌入式AI加速器硬件模式实现算法加速，能减小神经网络模型存储占用空间，能加速神经网络模型运算，能提高嵌入式设备算力，降低运算功耗，实现嵌入式AI技术的有效部署。
神经网络模型实时自动量化方法系统

[发明专利]基于硬件性能的神经架构搜索方法和设备-CN202110230981.9在审
发明人：崔赛纶 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了基于硬件性能的神经架构搜索方法和设备。所述方法包括：获取包括在预训练的神经网络中的神经网络块所对应的硬件性能；从神经网络块选择用于硬件性能改善的至少一个目标块；基于任意输入数据和目标块的基于输入数据生成的输出数据，训练与目标块对应的候选块的权重和架构参数；和通过基于训练的架构参数使用候选块之一替换预训练的神经网络中的目标块，来更新预训练的神经网络。
基于硬件性能神经架构搜索方法设备

[发明专利]神经网络模型的构建方法、图像处理方法、设备及介质-CN202111593118.6在审
发明人：刘超;袁文宇 -专利权人：安谋科技（中国）有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及一种神经网络模型的构建方法、图像处理方法、设备及介质。在本申请方法中，利用具有与特定目标硬件平台上的某应用，例如手机人脸识别解锁应用所需的目标神经网络模型相同或相似用途的神经网络模型所采用的算子构建目标算子候选集，然后从目标算子候选集中选取至少部分算子构建满足层数要求的多个神经网络模型，再基于测试数据对上述多个神经网络模型进行测试，得到各神经网络模型的测试结果，并将测试结果满足预设条件的神经网络模型确定为目标神经网络模型。如此，即可得到适应手机硬件条件，且符合手机人脸识别解锁应用所需目标神经网络模型，充分利用手机的硬件资源，例如处理器资源、存储空间等。
神经网络模型构建方法图像处理设备介质

[发明专利]在硬件中运行双向递归神经网络-CN202210750389.6在审
发明人： B·乔杜里;C·迪基奇;J·罗杰斯;P·席尔瓦 -专利权人：想象技术有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：在硬件中运行双向递归神经网络。一种在硬件中实施用于对输入序列进行运算的双向递归神经网络(BRNN)的方法，BRNN的每一步长都用于对(a)序列的输入、(b)关于序列的后续输入生成的对应后向状态，以及(c)关于序列的先前输入生成的对应前向状态进行运算，方法包括：接收BRNN的表示；将BRNN的表示变换成等价于输入序列上的BRNN的微分神经网络，微分神经网络包括：前向递归神经网络(RNN)，前向递归神经网络用于对序列的输入的前向状态进行运算；和后向递归神经网络(RNN)，后向递归神经网络用于对序列的输入的后向状态进行运算；以及在硬件中实施微分神经网络以便对输入序列执行BRNN。
硬件运行双向递归神经网络

[发明专利]针对神经网络的软硬件联合攻击方法及装置-CN201810371573.3在审
发明人：李文硕;汪玉;余金城;宁雪妃;王鹏军;魏琦;杨华中 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对神经网络的软硬件联合攻击方法及装置，其中，方法包括以下步骤：通过软件层面的预设训练流程将含有木马的子神经网络隐藏在原有的神经网络中，以在不影响原有的神经的精度下，植入木马；判断是否满足攻击条件；如果满足攻击条件，则通过硬件层面的预设硬件木马电路触发含有木马的子神经网络，以达到软硬件联合攻击的目的。该方法通过软件和硬件结合的方式在无需修改输入图片的情况下实现对神经网络的攻击，从而有效增减攻击的隐蔽性、可行性，简单易实现。
神经网络木马攻击软硬件攻击条件原有的预设电路触发软件层面输入图片硬件层面硬件结合联合植入隐蔽性神经

[发明专利]神经网络架构搜索的方法、装置及电子设备-CN202211102679.6在审
发明人：李梦圆 -专利权人：哲库科技（上海）有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：提供了一种神经网络架构搜索的方法、装置及电子设备。该神经网络架构搜索的方法包括：确定电子设备的硬件性能指标；根据电子设备的硬件性能指标，通过神经网络搜索算法，搜索符合硬件性能指标的目标二维码检测网络。本申请实施例根据电子设备的硬件性能，通过神经网络架构搜索方法，可以搜索出适配电子设备的硬件性能指标和效率约束的二维码检测网络结构。
神经网络架构搜索方法装置电子设备

[发明专利]硬件加速方法、装置、设备、计算机程序产品及存储介质-CN202110781588.9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： 2021-07-08 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种硬件加速方法、装置、设备、计算机程序产品及存储介质，该方法通过获取与当前神经网络对应的系统配置文件，通过系统配置文件对硬件加速器系统进行配置，再通过输入输出数据处理单元获取神经网络当前层的运算数据再根据当前层的运算结果计算当前层的下一层的运算结果，直到得到神经网络的最后一层的运算结果，完成对神经网络的硬件加速。本发明通过根据神经网络获取系统配置文件，再利用系统配置文件对硬件加速器系统进行配置，使硬件加速器系统可以在适配不同神经网络的硬件加速的同时，对当前神经网络进行硬件加速的能效比最大化。
硬件加速方法装置设备计算机程序产品存储介质

[发明专利]神经网络训练方法及装置、MIMO均衡器与方法、可读介质-CN202110689621.5有效
发明人：陈杰男;吴其谍;代维杰;陶继云;彭一峰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络训练方法及装置、MIMO均衡器与方法、可读介质，应用于MIMO系统中的接收端信号均衡中，包括：初始化全连接神经网络的权重值，采用训练样本集对全连接神经网络进行训练，其中，训练样本集包括：样本输入数据及其对应的标签数据，其中样本输入数据为MIMO接收端的接收信号向量，标签数据为MIMO发射端的发射信号向量；其中，全连接神经网络包括：前向传播器以及基于概率算法搭建的硬件后向训练器。本发明通过在处理器中搭建神经网络的前向传播器，并利用概率计算搭建相应的后向训练硬件电路以替换传统神经网络中的后向训练器，以进一步简化神经网络的硬件架构，减少神经网络训练过程的硬件开销，提高网络训练效率。
神经网络训练方法装置 mimo 均衡器可读介质