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[发明专利]一种对程序源代码自动生成功能描述性注释的方法-CN201810070002.6有效
发明人：朱其立;梁玉鼎 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-01-24 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明提供了一种对程序源代码自动生成功能描述性注释的方法，包括：步骤1：抽取源代码的特征；步骤2：分析抽取的特征，将关于功能的特征自动用自然语言表述。本发明能够为各种不同的程序设计语言自动生成相应的功能描述性注释，很好的表达了源代码的作用与功能，能够有效地促进软件的维护与开发。与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：1、本发明通过对源代码的解析树进行处理并抽取特征，相较于其他方法能够更全面的表征源代码的特性，而不仅仅是局部的部分特征；2、本发明生成注释时不再依赖固定模板，相较于其他方法更加灵活多样，生成的注释也能表述更多的功能，描述也更加全面；3、本发明适用于各类程序设计语言，具有普遍性。
一种程序源代码自动生成功能描述注释方法

[发明专利]确定模型结构的方法、装置和电子系统-CN202010465831.1在审
发明人： 梁玉鼎;张祥雨;危夷晨 -专利权人：北京迈格威科技有限公司;内蒙古旷视金智科技有限公司
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种确定模型结构的方法、装置和电子系统，首先，针对超网络中的每层网络层，提取当前网络层的网络层参数；然后，基于该网络层参数，确定当前网络层中每个待选项的概率值；进而从当前网络层中的至少一个待选项中，确定当前网络层的目标待选项；最后，根据每层网络层的目标待选项，对超网络进行训练，从训练后的超网络中确定模型结构。该方法根据每层网络层的网络层参数，确定该网络层中每个待选项的概率值，性能越好的待选项，其对应的概率值也较大，被采样的概率也较大，从而在对超网络进行训练的过程中，不断提高高性能路径被采样的可能性，提高搜索性能，进而确定最优的模型结构。
确定模型结构方法装置电子系统

[发明专利]一种用于获取神经网络架构的方法及装置-CN202010405396.3在审
发明人：胡一鸣;梁玉鼎;郭梓超;万若斯 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种用于获取神经网络架构的方法及装置，所述方法包括：根据搜索空间中候选模型训练前初始的权重向量和训练后当前的权重向量之间的夹角确定目标搜索空间，其中，所述候选模型为所述搜索空间对应的超网络中的一个子模型；根据搜索算法从所述目标搜索空间中获取用于视觉处理任务的神经网络架构。本申请实施例的技术方案克服了现有技术中使用基于测试准确度指标和基于幅度指标来得到神经网络架构的诸多缺陷，通过本申请实施例的角度计算过程无需模型完全收敛，因此可以在早期发现性能较差的选项，这对搜索空间裁剪非常有利。
一种用于获取神经网络架构方法装置

[发明专利]模型搜索空间的确定方法、装置及电子设备-CN202010164283.9在审
发明人： 梁玉鼎;张祥雨;危夷晨 -专利权人：北京迈格威科技有限公司
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种模型搜索空间的确定方法、装置及电子设备，涉及深度学习的技术领域，包括：先将目标可分离卷积中的逐通道卷积和点卷积进行融合处理，得到目标等效卷积；然后确定目标等效卷积中逐通道卷积参数和点卷积参数的组合方式，最后基于组合方式对目标等效卷积进行拆分，得到目标卷积模型，以基于目标卷积模型确定模型搜索空间。本发明基于目标等效卷积中逐通道卷积参数和点卷积参数不同的组合方式，可以得到多个不同类型的模型结构，进而得到类型丰富的模型搜索空间。因此本发明可以在模型搜索空间中添加与原有的目标可分离卷积结构类似的多个其他小结构，为搜索算法的有效性提供了保障。
模型搜索空间确定方法装置电子设备