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]利用神经网络模型进行推理的方法和装置-CN202310887959.0在审
  • 杨伟光 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-07-18 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本公开提供了一种利用神经网络模型进行推理的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法通过分析使用GPU的半精度浮点数格式来加速深度学习模型推理的技术导致用于语音识别的神经网络模型的精度下降的原因,发现了其主要是由于在神经网络模型的残差连接结构中激活张量的相加容易导致精度溢出的问题。该方法提出了混合精度推理和截断式精度推理两种可选方案,用于根据需要从中择一进行神经网络模型的推理,其中,混合精度推理对于神经网络模型中的不同模块采用不同的精度,而截断式精度推理通过分析发生精度溢出的残差连接结构,对张量相加模块的输出值进行截断处理,并调整其后所连接的层归一化模块中的运算顺序,从而解决了精度溢出问题。
  • 利用神经网络模型进行推理方法装置
  • [发明专利]一种数据处理方法、电子设备及存储介质-CN202310947785.2在审
  • 高峰;王旭明;袁文宇 - 安谋科技(中国)有限公司
  • 2023-07-28 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本申请涉及人工智能技术领域,公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质,在该方法中,通过将模型中部分级联的节点划分为一个节点集合,并将该节点集合中所有节点对应的参数划分为一个参数集合,得到多个参数集合,和/或,将模型中任意一个节点的输入数据划分为多个数据集合,使得多核NPU进行数据处理时,可以采用多核NPU中的多个内核同时加载不同节点集合对应的不同参数集合,并分别对节点集合的输入数据进行处理,和/或,采用多核NPU中的多个内核同时加载同一节点对应的参数集合,并分别对节点的不同数据集合进行处理。如此,可以在保证模型切分前后输入输出数据相同的情况下,减少多核NPU的算力资源的浪费。
  • 一种数据处理方法电子设备存储介质
  • [发明专利]面向手势识别的稀疏二值神经网络硬件加速器-CN202310836365.7在审
  • 韩军;杨振;张永亮;段旭阳 - 复旦大学
  • 2023-07-08 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本发明属于集成电路技术领域,具体为一种面向手势识别的稀疏二值神经网络硬件加速器。本发明加速器包括:输入缓存模块,权重缓存模块,数据传输片上网络,32个卷积计算核,层次化累加树,后续处理单元,HDMI接口,UART接口,值预测与稀疏激活图压缩/解压缩模块。该加速器针对稀疏二值网络的手势识别进行加速,采用两级值预测的方式可以跳过二值网络中存在的重复计算,从而加速计算周期并降低功耗;采用通道级稀疏激活压缩和解压缩方法减少所需的数据存储量;本发明具有低功耗,低延时的特性,有效地降低硬件资源,提升硬件的能效比。
  • 面向手势识别稀疏神经网络硬件加速器
  • [发明专利]面向手势识别的稀疏二值网络激活图像编解码硬件加速器-CN202310837180.8在审
  • 韩军;杨振;张永亮;段旭阳 - 复旦大学
  • 2023-07-08 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本发明属于集成电路技术领域,具体为一种面向手势识别的稀疏二值网络激活图像编解码硬件加速器。本发明的硬件加速器包括:激活图像编码单元,编码图像存储单元,编码图像解码单元。该加速器针对稀疏二值网络的激活图像中存在大量相同向量进行压缩,这些相同的向量是由于二值化的手势边缘作为输入所产生的,压缩激活图像可以有效地降低片上存储容量,降低数据搬运功耗,进而降低芯片功耗;该加速器能够对压缩后的激活图进行译码,在译码过程中跳过重复的计算,从而减少计算次数,提升计算速度,有效地提升硬件性能。本发明具有低功耗,低延时的特性,有效地降低硬件资源,提升硬件的能效比。
  • 面向手势识别稀疏网络激活图像解码硬件加速器
  • [发明专利]算子的加速方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202310372493.0在审
  • 林灵锋 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-03-30 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本申请公开了一种算子的加速方法、装置、设备、介质和程序产品,属于人工智能领域。该方法由数字信号处理器执行,数字信号处理器部署有神经网络模型,神经网络模型包括算子对应的算子层;该方法包括:将索引数据和输入数据输入算子层,索引数据包括与至少两个输出位置对应的索引值,输出位置用于指示输出数据的排列位置,索引值用于在输入数据中唯一索引数据;按照算子层的至少一个阶段的加速策略,基于各个输出位置对应的索引值,在输入数据中进行检索,得到各个输出位置对应的输出数据;按照不同输出位置所指示的排列位置,输出各个输出位置对应的输出数据。上述方案可以实现算子的加速运算,降低神经网络模型的推理耗时。
  • 算子加速方法装置设备介质程序产品
  • [发明专利]一种数据处理方法、电子设备及存储介质-CN202310945981.6在审
  • 高峰;陈柏韬;刘超 - 安谋科技(中国)有限公司
  • 2023-07-28 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本申请涉及人工智能技术领域,公开了一种数据处理方法、电子设备及存储介质,在数据处理方法中,通过将模型中部分连接的处理层划分为一个处理层集合,并将该处理层集合中所有处理层对应的参数划分为一个参数集合,得到多个参数集合。在多核NPU进行数据处理时,可以读取存储器中的切分信息,并基于切分信息,采用多核NPU中的多个内核同时加载不同处理层集合对应的不同参数集合,并分别对处理层集合的输入数据进行处理。如此,通过同时采用多核NPU中的多个内核进行数据处理,可以在保证模型切分前后输入输出数据相同的情况下,减少多核NPU的算力资源的浪费。
  • 一种数据处理方法电子设备存储介质
  • [发明专利]一种神经元电路-CN202110248465.9有效
  • 徐元;顾德恩;周鑫;高靖;蒋亚东 - 电子科技大学
  • 2021-03-05 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本发明公开了一种神经元电路,包括兴奋生成电路、整形电路和波形转换电路。其中,兴奋生成电路用于接收输入激励信号,通过对输入激励信号的积累和决策,输出连续振荡信号或单个振荡信号。整形电路,用于对兴奋生成电路的振荡信号进行波形调整;波形转换电路,用于对整形电路的输出信号波形进行波形转换和信号放大。该神经元电路以电压激励作为输入信号,可输出类似于生物神经元典型兴奋波形特征的电压波形。同时,通过调整该电路中的单个电容元件、或单个电阻元件、或VO2相变电阻器的参数,可调控输出输出信号的幅值,这有利于将该神经元电路适配于各种电路之中。
  • 一种神经元电路
  • [发明专利]基于FPGA的神经网络加速方法和加速器-CN201910845286.6有效
  • 秦国轩;李炳剑 - 天津大学
  • 2019-09-08 - 2023-10-27 - G06N3/063
  • 本发明属于神经网络技术领域,为提出一种基于FPGA的卷积神经网络加速器,该加速器同时考虑了神经网络加速器性能和通用方面的需求,具有广阔的应用场景。为此,本发明采取的技术方案是,基于FPGA的神经网络加速器,包括卷积运算模块,池化模块,直接内存存取DMA模块,指令控制模块,地址控制模块,内部随机存取存储器RAM模块和指令RAM模块;其中所述的卷积运算模块,用于对卷积神经网路中的卷积层进行运算。本发明主要应用于神经网络芯片的设计制作。
  • 基于fpga神经网络加速方法加速器

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