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[发明专利]基于前向传播的催收预测方法、装置、设备及存储介质-CN201910341653.9在审
发明人：兰翔;田羽;岳帅;陈刚;钟磊 -专利权人：武汉众邦银行股份有限公司
申请日： 2019-04-24 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于前向传播的催收预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待预测用户的交易数据，其中，所述交易数据包括用户的当前申请资料信息以及当前贷后还款信息；对所述当前申请资料信息进行预处理得到所述当前申请资料信息的目标自变量特征信息；采用预设高斯混合分布模型对所述当前贷后还款信息对应的待预测用户进分类，并根据分类结果对所述待预测用户标上相应的目标标签信息；将所述目标自变量特征信息以及目标标签信息通过预设深度神经网络反向传播催收模型进行催收预测，得到目标催收预测结果，从而通过预设深度神经网络反向传播催收模型进行催收预测，提高预测精度的目的。
预测资料信息预设自变量存储介质反向传播交易数据目标标签前向传播神经网络特征信息申请预处理分布模型分类结果高斯混合信息对应信息通过预测结果分类

[发明专利]多样本神经网络前向传播向量化实现方法-CN201911000630.8有效
发明人：刘仲;陈海燕;刘胜;田希;陈小文;雷元武;曹坤;吴立;马媛 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种多样本神经网络前向传播向量化实现方法，步骤包括：步骤1：将输入特征数据按照样本维优先的方式存储，以及将权重数据按照输入特征维优先的方式存储；步骤2：按列将输入特征数据集数据矩阵划分为多个矩阵块
多样神经网络传播量化实现方法

[发明专利]用于EMR束的非互易透射的方法和装置-CN201880005911.X有效
发明人：瑞吉尔斯基·科斯特提斯 -专利权人：亚扎拉斯有限公司
申请日： 2018-03-16 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G02B6/27 文献下载
摘要：本发明涉及光学技术领域，包括太赫兹、红外、紫外和极紫外辐射技术领域，且旨在通过沿着不同路径引导前向和逆向传播的电磁辐射束使电磁辐射束前向透射并防止逆向透射。电磁辐射束被输入到以角速度Ω旋转的环形干涉仪中，其中束被分成两个相等集中度的反向传播的电磁束。Sagnac效应导致±π/2弧度的相移，它是正的或负的，具体取决于反向传播的电磁辐射束相对于环形干涉仪的旋转方向的传播方向。在环形干涉仪内的反向传播的电磁辐射束之间引起π/2弧度的附加相移导致π弧度或0的总相移。然后将环形干涉仪内的反向传播的电磁辐射束组合成一个单个EMR束，该束通过使用与输入EMR束的路径不同的路径从旋转环形干涉仪输出。
用于 emr 非互易透射方法装置

[发明专利]具有多个反射器的用于近眼式显示器的目镜-CN201280031163.5有效
发明人：缪潇宇;巴巴克·阿米帕维兹 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2012-06-06 - 公布日： 2014-03-05 - 主分类号： G02B27/02 文献下载
摘要：所述照明模块包含用于沿着前向传播路径发射计算机产生图像“CGI”光的图像源。所述端面反射器安置在所述目镜与所述照明模块的相对端处以沿着反向传播路径将所述CGI反射回。所述观看区域将来自所述反向传播路径的所述CGI光从所述目镜的眼睛监视侧重新引导出。所述偏振旋转器安置在所述CGI光在所述观看区域与所述端面反射器之间的所述前向传播路径及所述反向传播路径中。
具有反射用于近眼式显示器目镜

[发明专利]一种基于WFBP和链路特性的动态计算通信调度方法-CN202211164657.2在审
发明人：肖利民;贾志斌;王良;刘禹廷;郭为 -专利权人：北京天数微芯半导体科技有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： H04L41/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于WFBP和链路特性的动态计算通信调度方法，包括通过分布式预训练，基于WFBP和链路特性动态配置每次传输时的反向传播层的梯度操作方式；开始分布式训练，在每一轮训练中，基于各传播层的已更新标志位，每个节点逐层进行前向传播；前向传播结束后根据损失函数计算损失，开始反向传播，将损失传播到每一层中计算梯度；基于同步管理器和节点发出的就绪消息，每个节点逐层进行反向传播，并设置已更新标志位。
一种基于 wfbp 特性动态计算通信调度方法

[发明专利]一种深度神经网络的训练样本挖掘方法及装置-CN201811010624.6有效
发明人：赵雪鹏;李志国;班华忠;李苏祺 -专利权人：北京智芯原动科技有限公司
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种深度神经网络的训练样本挖掘方法，包括：获取样本图像在经过深度神经网络的前向传播的误判概率值，在高斯方差最大时，计算第一采用概率值并作为权重，采用加权随机采样算法选取第一典型样本，对深度神经网络进行训练；获取样本图像在经过深度神经网络的前向传播的误判概率值，在高斯均值最大时，计算第二采用概率值并作为权重，选取第二典型样本，对深度神经网络进行训练；获取样本图像在经过深度神经网络的前向传播的误判概率值，在高斯均值最大
一种深度神经网络训练样本挖掘方法装置

[发明专利]用于稀疏矩阵的自动重新排序的技术-CN201610909586.2有效
发明人： H.容;J.帕克;T.A.安德森 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2016-10-19 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：计算装置对表达式执行相互依赖的阵列分析以确定表达式的相互依赖的阵列的一个或多个集群，其中一个或多个集群的集群的每个阵列互相依赖于集群的每个其它阵列，并且基于相互依赖的阵列的一个或多个集群借助于通过代码区域中的表达式的可重新排序阵列的迭代的后向和前向传播对代码区域执行双向数据流分析后向传播基于后向传送函数，而前向传播基于前向传送函数。
用于稀疏矩阵自动重新排序技术

[发明专利]一种反向传播神经网络DNN的训练系统-CN201310057598.3有效
发明人：欧阳剑 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2013-02-22 - 公布日： 2013-06-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种反向传播神经网络DNN的训练系统，包括：第一图形处理器组，用于进行DNN前向计算和权重更新计算；第二图形处理器组，用于进行DNN前向计算和DNN反向计算；控制器组，用于控制第一图形处理器组和第二图形处理器组分别根据各自的输入数据进行第N层DNN前向计算，直至前向计算完成之后，控制第一图形处理器组进行权重更新计算，并控制第二图形处理器组进行DNN反向计算，其中，N为正整数。本发明的训练系统具有训练速度快，数据传输开销低的优点，从而提升了反向传播神经网络DNN的训练速度。
一种反向传播神经网络 dnn 训练系统

[发明专利]基于PyTorch至ONNX的神经网络格式转换方法-CN202210715812.9在审
发明人：田聪;王甜;刘涛;贺凯;张海瑞;刘昊庭;赵耕;杨佳;张梓辉;虞小龙;张鹏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PyTorch至ONNX的神经网络格式转换方法，涉及人工智能技术领域，包括：获取PyTorch神经网络模型，解析PyTorch神经网络模型，获取PyTorch神经网络模型的各操作层的参数信息和前向传播过程；将PyTorch神经网络模型的各操作层的参数信息和前向传播过程转换至ONNX模型；序列化保存ONNX模型至ONNX文件，完成转换过程。
基于 pytorch onnx 神经网络格式转换方法

[发明专利]一种基于双向分割的神经网络流水线并行训练方法及系统-CN202211545031.6在审
发明人：叶保留;崔凌云;屈志昊 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-12-04 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：对神经网络模型进行实机测试，获得神经网络模型的相关参数；基于神经网络模型的相关参数，以及分布式各个节点的硬件约束，通过以找到一个使得流水线执行时间最小的最优分割方案为目标的双向模型分割算法得出每个节点上需要计算的前向传播以及反向传播范围，作为模型分割的结果；根据模型分割的结果，在每个节点上部署相应部分的神经网络模型，根据前向传播和反向传播分别分割的结果，进行迭代训练，直至神经网络模型收敛。
一种基于双向分割神经网络流水线并行训练方法系统

[发明专利]一种梯级电站的上下游水位预测方法-CN201810464065.X有效
发明人：刘亚新;樊启萌;华小军;刘志武;徐杨;杨旭;张玉柱 -专利权人：中国长江电力股份有限公司
申请日： 2018-05-15 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种梯级电站的上下游水位预测方法，它包括以下步骤：步骤1，选取输入变量与输出变量；步骤2，对数据进行标准化处理，消除量纲的影响；步骤3，确定输入向量维数、LSTM层数、输出向量维数，以及时间步；步骤4，LSTM的前向传播过程和误差反向传播过程；前向传播过程按时间步依次输入LSTM网络，得到相应的输出值；以输出值与真实值的误差平方和为损失函数，进行误差沿时间反向传播来更新参数；步骤5，运用训练好的模型进行多时刻连续预测。
一种梯级电站下游水位预测方法

[发明专利]模型训练方法及装置-CN202011226521.0有效
发明人：程默;吴鑫烜;于佃海;汤伟;吴志华;董大祥 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：具体实现方案为：根据模型训练中前向传播计算过程和反向传播计算过程中的操作所属的类型信息，将操作分配至对应的训练器；依据训练样本对初始模型执行如下训练操作，直至达到预设结束条件：针对于每个训练器，基于与其他训练器的信息交互，完成该训练器所包括的操作所对应的前向传播计算过程和反向传播计算过程，得到对应的梯度信息；通过参数服务器，根据每个训练器发送的梯度信息进行模型参数的更新。
模型训练方法装置

[发明专利]变换谱关联的神经网络及实现装置-CN202110116994.3在审
发明人：董立民 -专利权人：董立民
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明揭示了一种变换谱关联的神经网络及其实现装置，所述神经网络前向、后向传播过程相当于完成了相邻层间的正交变换。所述神经网络的训练过程为通过前向传播的样本的变换谱和后向传播的目标矩阵的变换谱互相关联来更新中间层节点的存储值。通过关联训练实现样本的分类识别和关联记忆。
变换关联神经网络实现装置

[发明专利]一种污水有害气体传感器和方法-CN201611046609.8有效
发明人：陈涛;杨帆;甄玉龙;徐正山;王旭;马玉林;高杰 -专利权人：北京无线电计量测试研究所
申请日： 2016-11-23 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G01N29/02 文献下载
摘要：本申请提出一种污水有害气体传感器和方法，传感器包括输入叉指换能器、多个输出叉指换能器、多个敏感膜、压电基底；敏感膜吸附有害气体分子，所述多个输出叉指换能器的顺序为按照机电耦合系数依次减小；在前向声波作用范围内沿传播方向依次排列；沿垂直传播方向分布排列；所述多个敏感膜的顺序为对声波的衰减效应依次减小；在前向声波传播方向上按照所述顺序每一顺位的敏感膜分别位于输入叉指换能器和位于同一顺位的输出叉指换能器之间。一种污水有害气体传感方法包含以下步骤：向传感器发出查询脉冲；接收传感器发出的多个前向脉冲、多个延迟脉冲；依次测量前向脉冲和延迟脉冲对应的时间间隔，根据每一个时间间隔的大小来计量有害气体的浓度。
敏感膜输出叉指换能器脉冲输入叉指换能器气体传感器传播方向前向声波延迟脉冲依次减小传感器污水前向机电耦合系数吸附有害气体接收传感器声波分布排列气体传感衰减效应依次排列基底顺位压电计量测量查询申请

[发明专利]用于高效N:M稀疏训练的双向掩码-CN202310198651.5在审
发明人：纪荣嵘;张玉鑫;罗一婷;林明宝 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：1)在权重的行维度根据权重大小计算前向掩码；2)利用前向掩码计算稀疏前向传播过程中权重的最优行排列，对前向稀疏权重按行重排列；3)对重排列后的稀疏权重在列维度根据稀疏权重大小计算反向掩码，保持行置换和不行置换之间相同的输出在前向和反向传播的两个方向上分离稀疏掩码以获得训练加速度，实现前向和反向权重的稀疏性，克服密集的梯度计算的问题。
用于高效稀疏训练双向掩码