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[发明专利]层上共生网络-CN202211305928.1在审
发明人： J·A·德拉克鲁斯;B·哈巴;R·坎卡尔 -专利权人：伊文萨思公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本公开涉及片上共生网络。片上系统(SoC)可以包括多个网络层，这些网络层可以帮助来自不同器件层的组件之间的横向或纵向电通信。在一个实施例中，片上系统(SoC)包括多个网络层，每个网络层包括一个或多个路由器，以及多于一个的器件层，多个网络层中的每个网络层分别接合到器件层中的一个器件层。在另一个实施例中，一种用于形成片上系统(SoC)的方法包括在互连中形成多个网络层，其中每个网络层接合到多个器件层中的相应器件层的有源表面。
共生网络

[发明专利]层上共生网络-CN202211305634.9在审
发明人： J·A·德拉克鲁斯;B·哈巴;R·坎卡尔 -专利权人：伊文萨思公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本公开涉及片上共生网络。片上系统(SoC)可以包括多个网络层，这些网络层可以帮助来自不同器件层的组件之间的横向或纵向电通信。在一个实施例中，片上系统(SoC)包括多个网络层，每个网络层包括一个或多个路由器，以及多于一个的器件层，多个网络层中的每个网络层分别接合到器件层中的一个器件层。在另一个实施例中，一种用于形成片上系统(SoC)的方法包括在互连中形成多个网络层，其中每个网络层接合到多个器件层中的相应器件层的有源表面。
共生网络

[发明专利]层上共生网络-CN202080040869.2有效
发明人： J·A·德拉克鲁斯;B·哈巴;R·坎卡尔 -专利权人：伊文萨思公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：SoC可以包括多个网络层，这些网络层可以帮助来自不同器件层的组件之间的横向或纵向电通信。在一个实施例中，片上系统(SoC)包括多个网络层，每个网络层包括一个或多个路由器，以及多于一个的器件层，多个网络层中的每个网络层分别接合到器件层中的一个器件层。在另一个实施例中，一种用于形成片上系统(SoC)的方法包括在互连中形成多个网络层，其中每个网络层接合到多个器件层中的相应器件层的有源表面。
共生网络

[发明专利]网络抽象层单元头中的网络抽象单元层类型类-CN201980064701.2在审
发明人：崔秉斗;史蒂芬·文格尔;刘杉 -专利权人：腾讯美国有限责任公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： H03M13/05 文献下载
摘要：一种对视频序列进行解码的方法和装置包括：对固定长度二进制编码的网络抽象层单元NALU类类型进行解码，所述NALU类类型包括在NALU头中。对NALU头中的NALU类型进行解码。
网络抽象单元中的类型

[发明专利]SD-WAN系统、SD-WAN系统的使用方法及相关装置-CN201880001213.2有效
发明人：张永 -专利权人：达闼机器人有限公司
申请日： 2018-03-21 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本申请中，SD‑WAN系统包括：虚拟逻辑网络层、物理网络层、网络互连层和用户层；虚拟逻辑网络层与物理网络层物理连接，与网络互连层通信连接；网络互连层与物理网络层物理连接，与用户层通信连接；其中，网络互连层，用于接收用户层对物理网络层的访问数据，将根据访问数据生成的访问请求发送给虚拟逻辑网络层，并在虚拟逻辑网络层的控制下将访问数据传送至物理网络层；虚拟逻辑网络层，用于根据访问请求，控制网络互连层将访问数据传送至物理网络层
sd wan 系统使用方法相关装置

[发明专利]一种用于语音识别装置神经网络的训练方法-CN202010323668.5有效
发明人：康燕斌;张志齐 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2020-04-22 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种循环神经网络，包括：基线模型，由2层LSTM网络层连接形成；延伸模型，延伸模型包括多层残差网络层，各层的残差网络层由一层LSTM网络层和一层加法函数层连接形成，残差网络层的输入端连接上一层网络层的输出，加法函数层的两个输入端分别连接残差网络层的LSTM网络层的输出和上一层网络层的输出，加法函数层的输出作为残差网络层的输出。本发明还公开了一种循环神经网络的训练方法。本发明能加深采用LSTM网络层循环神经网络的深度，能提高训练效果和性能。
一种用于语音识别装置神经网络训练方法

[发明专利]用于动态配置和转接有线和无线网络的系统和方法-CN200480018637.8有效
发明人： J·罗弗;A·西斯特拉;A·凯迪 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2004-06-18 - 公布日： 2006-08-09 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：网络可被抽象成4层：控制层、网络管理层、验证和确认层以及物理网络层。控制层与其它三个层交互以执行网络脚本。网络管理层自动执行网络配置和网络转接以支持控制层所执行的网络脚本。
用于动态配置转接有线无线网络系统方法

[发明专利]一种网络芯片、网络设备以及网络冗余实现方法-CN201611264121.2在审
发明人：姚海强;姚承勇;张进滨 -专利权人：北京群菱能源科技有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： H04L12/02 文献下载
摘要：本发明公开一种网络芯片、网络设备以及网络冗余实现方法。其中，所述网络芯片包括应用层、表示层、会话层、传输层和网络层，还包括链路层和物理层，链路层包括MAC层，MAC层和物理层相连通，其中MAC层包括有线网和无线网MAC层融合模块，用于在判断获知第一网络MAC层故障且第二网络MAC层正常之后，启用第二网络MAC层，并停用第一网络MAC层；物理层用于在启用第二网络MAC层之后，启用第二网络对应的物理层，以保障数据传输；其中，物理层包括有线网物理层和无线网物理层所述网络芯片用于执行所述网络冗余实现方法。本发明提供的网络芯片、网络设备以及网络冗余实现方法，可以提高网络的可靠性。
一种网络芯片网络设备以及冗余实现方法

[发明专利]一种双归型电信综合接入承载网结构装置-CN200710144129.X无效
发明人：魏践峰;陈旭辉;林德风;王赣清 -专利权人：福建省邮电规划设计院有限公司
申请日： 2007-12-29 - 公布日： 2008-07-23 - 主分类号： H04L12/28 文献下载
摘要：本发明属于电信接入网络领域，特别涉及一种双归型电信综合接入承载网络结构。其特征在于：分为核心层、骨干层、汇聚层、接入层，下一层以双归属的形式与上一层衔接，骨干层网络至核心层网络双归，汇聚层网络至骨干层网络双归，接入层网络至汇聚层网络双归，业务层网络至接入层网络双归，每两个层面之间通过双节点衔接以抗拒单节点失效造成的网络瘫痪
一种双归型电信综合接入承载结构装置

[发明专利]一种神经网络推理结构优化方法及装置-CN201811612053.3在审
发明人：易立强 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种神经网络推理结构优化方法，包括：当神经网络推理结构的第M个网络层和第M+2个网络层均为归一化层，第M+1个网络层为卷积层或全连接层，且所述第M+1个网络层的输出仅与所述第M+2个网络层相连时，则调用第一预设算法对所述第M+1个网络层进行处理，以将所述第M+2个网络层合并至所述第M+1个网络层，以得到所述第M+1个网络层的第一优化网络层；调用第二预设算法对所述第M+1个网络层的第一优化网络层进行处理，以将所述第M个网络层合并至所述第M+1个网络层的第一优化网络层。通过本方案能够最大限度的降低神经网络推理中的计算量和处理时延，以达到提高神经网络模型推理效率的目的。
网络层推理神经网络结构优化预设算法调用神经网络模型优化处理时延归一化计算量连接层合并卷积输出申请

[发明专利]神经网络的执行优化方法及装置-CN202010261041.1在审
发明人：韩睿;刘壮;郭若杉;李瑞玲;李晨;庄重 -专利权人：北京思朗科技有限责任公司
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的执行优化方法及装置。其中，方法包括：对待优化的神经网络进行解析，获得神经网络包含的网络层的原始执行顺序以及网络层的类型；根据网络层的原始执行顺序以及网络层的类型，确定目标网络层；其中，目标网络层为能够并发执行的网络层；根据网络层的原始执行顺序以及目标网络层，生成与神经网络对应的优化执行顺序，以供基于优化执行顺序执行神经网络运算；其中，优化执行顺序中目标网络层以并发方式执行。本方案通过对神经网络的原始执行顺序进行优化，将原本串行执行的网络层以并发方式进行，从而在保障神经网络计算精度的基础上，提升神经网络的执行效率，实现对神经网络的加速。
神经网络执行优化方法装置

[发明专利]一种神经网络模型部署方法、预测方法及相关设备-CN201711330928.6有效
发明人：朱晓龙;王一同;黄凯宁;梅利健;黄生辉;罗镜民 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-12-13 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种神经网络模型部署方法、预测方法及相关设备，该方法包括：读取初始神经网络模型，得到所述初始神经网络模型的各网络层的层定义，及各网络层的运行参数；分别根据所述各网络层的层定义，在终端设备中由Layer类实现各网络层相应的目标网络层，使各目标网络层均继承自Layer类；以Net类连接各目标网络层；将各网络层的运行参数转换为预定格式，得到各网络层的目标运行参数；分别根据各网络层的目标运行参数，在各网络层相应的目标网络层中加载相应的目标运行参数，得到在终端设备部署的目标神经网络模型。本发明实施例可实现神经网络模型至终端设备的部署，并提升神经网络模型至终端设备部署的通用性。
一种神经网络模型部署方法预测相关设备

[实用新型]一种网络芯片和网络设备-CN201621493462.2有效
发明人：姚海强;姚承勇;张进滨 -专利权人：北京群菱能源科技有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： H04L12/02 文献下载
摘要：本实用新型公开一种网络芯片和网络设备。其中，所述网络芯片包括应用层、表示层、会话层、传输层和网络层，还包括链路层和物理层，链路层包括MAC层，MAC层和物理层相连通，其中MAC层包括有线网和无线网MAC层融合模块，用于在判断获知第一网络MAC层故障且第二网络MAC层正常之后，启用第二网络MAC层，并停用第一网络MAC层；物理层用于在启用第二网络MAC层之后，启用第二网络对应的物理层，以保障数据传输；其中，物理层包括有线网物理层和无线网物理层所述网络设备包括上述网络芯片。本实用新型提供的网络芯片和网络设备，可以提高网络的可靠性。
一种网络芯片网络设备

[发明专利]一种神经网络批归一化的优化方法及装置-CN201811590504.8有效
发明人：肖海勇 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种神经网络批归一化的优化方法，包括：将神经网络中第一个网络层设置为起始层；从所述起始层开始向后依次获取不同网络层的初始偏置值；计算所述不同网络层的等效偏置值；判断是否存在目标网络层，其中，所述目标网络层的前一层所对应的等效偏置值与所述目标网络层所对应的等效偏置值之间的比值不小于预设阈值；若存在所述目标网络层，则将所述起始层至所述目标网络层的前一层之间的不同网络层的偏置值均设为0，并将所述目标网络层的等效偏置值作为所述目标网络层的偏置值采用本方案，能够有效减少网络定点化后的位宽，有利于网络在各种现有位宽受限的AI硬件平台上部署。
一种神经网络归一化优化方法装置

[发明专利]网络融合方法、网络融合装置、电子设备及存储介质-CN202010113285.5在审
发明人：许志耿;陈凯亮;徐磊;高洋 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种网络融合方法、网络融合装置、电子设备及存储介质，该网络融合方法包括：确定神经网络中的目标网络层对，其中，所述目标网络层对中在前的第一网络层与所述目标网络层对中在后的第二网络层连接；在所述目标网络层对满足条件的情况下，利用所述第二网络层的量化参数，更改所述第一网络层的量化参数，得到更改后的第一网络层；基于所述更改后的第一网络层调整所述神经网络的网络层连接关系，得到新的神经网络；使用所述新的神经网络进行运算
网络融合方法装置电子设备存储介质

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