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[发明专利]用于卷积神经网络的卷积运算装置-CN202010514287.5有效
发明人：焦海龙;刘敏 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种用于卷积神经网络的卷积运算装置,涉及电子信息以及深度学习技术领域，用于对待卷积矩阵与卷积核矩阵进行卷积计算以获取卷积结果矩阵，包括待卷积矩阵控制器、卷积核矩阵控制器和卷积运算模块。待卷积矩阵控制器和卷积核矩阵控制器分别按卷积顺序获取待卷积矩阵和卷积核矩阵的标签矩阵，只有当待卷积矩阵和卷积核矩阵的标签矩阵的相同位置上的元素值均为预设值时，才将与标签矩阵的元素对应的待卷积矩阵和卷积核矩阵的元素进行卷积运算以获取卷积结果矩阵由待卷积矩阵和卷积核矩阵的标签矩阵的相同位置上的元素值均为预设值而引入的稀疏性要远大于待卷积矩阵和卷积核矩阵，使得卷积运算的计算量降低，进而加速卷积神经网络的运算速度。
用于卷积神经网络运算装置

[发明专利]一种神经网络的卷积方法和装置-CN202010673103.X有效
发明人：王申领 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的卷积方法和装置，该方法包括：获取输入图片和卷积核，根据数据尺寸和通道将其拆分为多个图片数据块和卷积核数据块；分别使用图片转置矩阵和卷积核转置矩阵将多个图片数据块和多个卷积核数据块转换为多个图片数据块矩阵和多个卷积核数据块矩阵，并各自拼合为图片数据块复合矩阵和卷积核数据块复合矩阵；对图片数据块复合矩阵和卷积核数据块复合矩阵执行批量矩阵乘以获得复合输出矩阵，并按照图片数据块矩阵和卷积核数据块矩阵的尺寸拆分为多个输出矩阵；使用逆变换转置矩阵分别对多个输出矩阵执行逆变换处理以获得卷积输出结果
一种神经网络卷积方法装置

[发明专利]一种基于卷积运算的矩阵转化方法、装置及介质-CN201711420066.6在审
发明人：于福海;吴韶华 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2018-06-15 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积运算的矩阵转化方法、装置及介质，该方法的步骤包括：获取原特征矩阵以及卷积核矩阵；统计原特征矩阵的总行数、卷积核矩阵的核行数以及卷积核矩阵的核列数；在原特征矩阵中依次选取具有目标行数以及核列数的目标矩阵进行展开以组合为结果特征矩阵；其中，目标行数大于核行数且小于或等于总行数；将结果特征矩阵写入内存以进行与卷积核矩阵的卷积运算。本方法将原特征矩阵展开后所得到的结果特征矩阵的规模更小。可见，本方法相对减少了卷积运算时对内存资源的占用，提高了内存的使用效率，进而保证了整体卷积运算的效率。此外，本发明还提供一种基于卷积运算的矩阵转化装置及介质，有益效果如上所述。 1
矩阵卷积运算特征矩阵卷积核结果特征矩阵转化目标行列数行数内存目标矩阵使用效率积运算整体卷写入占用统计保证

[发明专利]井地空多维磁异常联合反演方法及系统-CN202310679107.2在审
发明人：史可;徐峰;贾学明;黄河;柴贺军;阎宗岭;谭玲;刘中帅;唐胜传;刘显鑫;毛友平 -专利权人：招商局重庆交通科研设计院有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01V3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种井地空多维磁异常联合反演方法及系统，系统包括数据获取模块、网格划分模块、矩阵生成模块、矩阵组合模块、方程构建模块和方程求解模块。之后，矩阵生成模块计算地面数据核矩阵、航空数据核矩阵、井中三分量数据核矩阵和预优矩阵。然后，矩阵组合模块将所有井中三分量数据核矩阵、地面数据核矩阵和航空数据核矩阵合成总核矩阵，将观测数据组合成总观测数据矩阵。之后，方程构建模块基于前述矩阵构建联合反演目标方程。
多维异常联合反演方法系统

[发明专利]一种基于申威26010处理器的矩阵转置方法及系统-CN201811094916.2在审
发明人：胡波;李一明;秦旭;彭星洪;李晋 -专利权人：成都申威科技有限责任公司
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06F9/345 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于申威26010处理器的矩阵转置方法，包括如下步骤：S1，将主核中存储的矩阵A划分为64个子矩阵，并对64个子矩阵进行编号；S2，对64个从核进行与64个子矩阵的编号对应的编号，并分别将64个子矩阵读取到与子矩阵对应编号的从核中；S3，分别对每个从核中的子矩阵进行转置，得到64个转置后的从核；S4，将64个转置后的从核按照从核的编号顺序排列成8×8形式的矩阵B，并对矩阵B通过核间寄存器通信方式进行转置，得到矩阵C；S5，将矩阵C存储到主核，完成转置。通过将较大的矩阵分解为规模较小的多个分块，再通过分块矩阵转置和矩阵传输并行，使转置效率得到提升。
矩阵转置从核矩阵转置子矩阵处理器主核存储分块矩阵间寄存器矩阵传输矩阵读取矩阵分解通信方式分块并行

[发明专利]核函数生成方法、装置、设备以及存储介质-CN202110665158.0在审
发明人：肖熠;霍志坤;李志功 -专利权人：曙光信息产业（北京）有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本申请公开了一种核函数生成方法、装置、设备以及存储介质，该方法包括：获取到核函数配置信息后，根据目标计算节点的数量N分别对核函数配置信息包括的M个矩阵维度区间进行拆分，得到多个矩阵维度子区间，根据多个矩阵维度子区间和核函数配置信息包括的每个矩阵维度区间对应的参数空间，构建N个核函数生成任务，将N个核函数生成任务和核函数运行文件分发给N个目标计算节点，用于每个目标计算节点根据核函数生成任务和核函数运行文件，生成至少一个矩阵维度对应的核函数，对每个目标计算节点发送的至少一个矩阵维度对应的核函数进行合并，得到多个矩阵维度和每个矩阵维度对应的核函数。
函数生成方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种Winograd卷积运算加速方法及加速模块-CN202110588325.6有效
发明人：杨晨;吕娴娴;范世全;耿莉 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提供一种Winograd卷积运算加速方法及加速模块，对于非3×3形状的卷积运算，使用基于步长的卷积核拆分方法将输入矩阵拆分或者填充为4×4的输入矩阵，将卷积核矩阵拆分或者填充为3×3的卷积核矩阵；使用卷积核转换矩阵G和输入矩阵转换矩阵BT对3×3的卷积核矩阵和4×4的输入矩阵分别进行Winograd变换，得到变换后的卷积核矩阵U和输入矩阵V；对变换后的卷积核矩阵U中的元素uξ,v按照比特级精度进行权重拆分，通过累加运算和移位运算得到矩阵Z；对矩阵Z进行Winograd变换，获得卷积运算的输出矩阵。
一种 winograd 卷积运算加速方法模块

[发明专利]一种计算设备、核矩阵评估方法以及多核学习方法-CN201511009879.7在审
发明人：孙涛;徐礼锋;曹莉 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2015-12-29 - 公布日： 2016-06-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本实施例提供了一种计算设备、核矩阵评估方法以及多核学习方法，该计算设备包括：中央处理器、存储器、存储介质以及电源，所述中央处理器用于由核函数根据训练样本的特征构造初始核矩阵，将所述初始核矩阵乘以训练样本的种类标签以得到初始核矩阵对N个训练样本的预测值，将所述初始核矩阵N个训练样本的预测值带入符号函数并转置以得到第一N维列向量，将所述第一N维列向量乘以所述训练样本的种类标签以得到核矩阵，将所述核矩阵所包含的N个元素求和以得到核矩阵的辨别力值，因所述辨别力值为数值，则本实施例能够对核矩阵给出量化的评估结果，而且有效的提升了核矩阵评估的准确率，降低计算过程中的复杂度，可以应用于大规模数据。
一种计算设备矩阵评估方法以及多核学习方法

[发明专利]用于卷积神经网络的卷积运算装置、系统和图像处理装置-CN202110883251.9有效
发明人：郭朋非;张兴;王新安;李秋平;雍珊珊;高金潇;刘焕双;李肖飞 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开一种用于卷积神经网络的卷积运算装置，包括使能矩阵获取模块、使能矩阵控制器、待卷积矩阵控制器、卷积核矩阵控制器和卷积运算模块。使能矩阵获取模块分别将待卷积矩阵X与卷积核矩阵W的非零元素值都设置为第一预设值，以获取待卷积使能矩阵X′和卷积核使能矩阵W′。使能矩阵控制器、待卷积矩阵控制器和卷积核矩阵控制器依次将待卷积矩阵X与卷积核矩阵W的元素发送给卷积运算模块。卷积运算模块只有当待卷积使能矩阵X′和卷积核使能矩阵W′的元素的值都为第一预设值时，才对待卷积矩阵X和卷积核矩阵W中对应的元素进行乘法运算。
用于卷积神经网络运算装置系统图像处理

[发明专利]分块协同表示嵌入核稀疏表示遮挡人脸识别方法和装置-CN201710226186.6在审
发明人：孙洪杰;胡永健;刘琲贝 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-04-08 - 公布日： 2017-08-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了分块协同表示嵌入核稀疏表示遮挡人脸识别方法和装置，该方法包括提取训练样本的WLD特征和测试样本的WLD特征，并生成训练样本的字典矩阵A以及待测样本的字典矩阵Y；根据训练样本的字典矩阵A获取训练样本的核矩阵K；计算训练样本的核矩阵K的特征值和特征向量，生成训练样本的核投影矩阵；根据测试样本的字典矩阵Y获取测试样本的核矩阵K'；根据A、Y、K'和K得到对应的训练样本的核训练样本A'和待测样本的核测试样本Y'；将训练样本和测试样本均划分为若干个子图像，得到加权系数矩阵W；根据加权系数矩阵W、核训练样本A'和核测试样本Y'得到分类结果。
分块协同表示嵌入稀疏遮挡识别方法装置

[发明专利]一种基于支持向量机的核矩阵近似方法-CN201110151858.4无效
发明人：廖士中;杨晨豪;丁立中 -专利权人：天津大学
申请日： 2011-08-15 - 公布日： 2012-04-25 - 主分类号： G06F17/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的核矩阵近似方法，该方法包括以下步骤：将作为样本的核矩阵借助支持向量机的凸二次约束规划表示，即给出支持向量机的二阶锥规划表示；综合Monte Carlo随机算法和不完全Cholesky分解算法进行核矩阵的近似算法KMA-α；通过上述近似计算KMA-α将大规模核矩阵处理成低秩小规模的近似核矩阵；将近似核矩阵25作为支持向量机的不确定核矩阵SVM的输入。与现有技术相比，本发明可折衷计算效率和计算精度，在保证计算精度的情况下，有效提高SVM二阶锥规划求解的效率.理论分析与实验验证表明KMA-α是一正确、有效的核矩阵近似算法。
一种基于支持向量矩阵近似方法

[发明专利]二维非线性投影特征的SAR图像目标识别的方法-CN201410326417.7有效
发明人：周代英;田兵兵;谭敏洁;谭发曾;贾继超;余为知 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2014-07-10 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明的具体步骤如下S1、确定SAR图像训练样本矩阵；S2、确定核函数和核样本矩阵，通过所述核样本矩阵确定核类间散布矩阵和核内散布矩阵，通过所述核类间散布矩阵和核内散布矩阵构造目标准则函数，求得投影矩阵和投影子空间本发明利用所有训练样本的某一列向量构造核向量，巧妙的构造核样本矩阵，在高维空间中采用投影特征提取方法，提高了分类效率，在提高分类正确率的同时，对样本的依赖度有所降低。
二维非线性投影特征 sar 图像目标识别方法

[发明专利]矩阵乘计算核选取方法和矩阵乘运算的确定方法-CN202310493077.6在审
发明人：陈宇龙;李雨倩;张大勇;孙正;吕秀全 -专利权人：上海寒武纪信息科技有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种矩阵乘计算核选取方法和矩阵乘运算的确定方法。包括：获取待处理矩阵乘数据和当前硬件资源；根据待处理矩阵乘数据和当前硬件资源确定当前特征向量，将当前特征向量输入到矩阵乘运算性能模型中，获得每一计算核的矩阵乘运算的处理耗时；选取矩阵乘运算的处理耗时最少的计算核作为目标计算核其中，矩阵乘运算性能模型通过以下方式得到：获取测试芯片上进行矩阵乘运算的硬件资源；获取测试矩阵；将不同的测试矩阵输入到不同的测试芯片上进行矩阵乘运算，得到测试处理耗时；根据硬件资源和测试矩阵确定矩阵乘运算的特征向量，获得矩阵乘运算性能模型。本申请能够选择效率最优的计算核进行矩阵乘运算。
矩阵计算选取方法运算确定

[发明专利]一种卷积神经网络加速方法及装置、存储介质-CN201910595953.X在审
发明人：陈岩 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种卷积神经网络加速方法及装置、存储介质，包括：按照预设滑窗策略，在特征图中依次将预设窗口对应的三个通道特征转换为一行特征或者一列特征，得到特征矩阵；按照预设滑窗策略，依次将预设窗口对应的三个通道卷积核转化为一行卷积核或者一列卷积核，得到卷积核矩阵，卷积核矩阵的排列规则和特征矩阵的排列规则相同；将特征矩阵和卷积核矩阵进行矩阵相乘，得到卷积结果，以根据卷积结果加速实现对特征图的处理过程。
卷积核预设矩阵特征矩阵卷积神经网络存储介质排列规则特征图滑窗卷积矩阵相乘通道特征转换申请转化

[发明专利]一种核反应堆数据的扰动截面库生成方法-CN202210352057.2在审
发明人：郝琛;杨镕瑞;刘光皓;马季 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明提供一种核反应堆数据的扰动截面库生成方法，包括对原始核截面数据库进行读取，得到目标核素的目标反应对应的核截面数据集合以及核截面数据集合对应的协方差矩阵；对协方差矩阵进行奇异值分解，得到协方差矩阵对应的相关性数据；根据协方差矩阵和相关性数据确定扰动因子集合，包括K个扰动因子矩阵；根据协方差矩阵对应N个能群能量区间和每个能群的核截面数据对应的能群能量值，对M个能群的核截面数据进行归并，得到N个子核截面数据集合；依次根据每一扰动因子矩阵对核截面数据集合进行截面扰动，得到K个扰动后核截面数据集合；依次根据每一扰动后核截面数据集合对原始核截面数据库中的数据进行替换，得到K个扰动后核截面数据库。
一种核反应堆数据扰动截面生成方法

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