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[发明专利]一种集成电路中激活函数运算方法、装置及电路-CN201810985457.0在审
发明人：黄锐;谢忆纯;陈元;宋成伟;叶振昀;张楠赓 -专利权人：北京嘉楠捷思信息技术有限公司
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2020-03-06 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供了一种集成电路中激活函数运算方法、装置及电路，涉及集成电路领域，通过该方法，在获取激活函数输入数据后，将激活函数输入数据调整至符合激活函数预设输入范围；并根据对激活函数输入数据的调整，对激活函数参数中的激活函数系数进行调整；再根据调整后的激活函数系数，对符合激活函数预设输入范围的激活函数输入数据进行激活函数运算。由于将激活函数输入数据调整到了符合激活函数预设输入范围，并适应性调整了激活函数系数，使得运算结果仍然对应调整前的激活函数输入数据，通过该方法，可以使得激活函数能够进行较大范围的运算，同时其逻辑简单，激活函数运算成本和功耗较低
一种集成电路激活函数运算方法装置电路

[发明专利]电子装置及其控制方法-CN202080075094.2在审
发明人：郑玹朱;朴致衍;金在德 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：存储器被配置为存储：神经网络模型；激活函数生成模块，生成在神经网络模型中使用的激活函数信息；第一激活函数信息；第二激活函数信息；和基于第一激活函数信息和第二激活函数信息生成的第三激活函数信息。处理器，被配置为通过通信器从外部设备接收第四激活函数信息，基于关于对应于第二激活函数信息的第四激活函数信息的类型信息，通过将第一激活函数信息和第四激活函数信息输入到激活函数生成模块以生成第五激活函数信息，并且控制神经网络模型将神经网络模型中使用的激活函数信息从第三激活函数信息改变为第五激活函数信息。
电子装置及其控制方法

[发明专利]用于训练神经网络的方法-CN202210859174.8在审
发明人： A·乌塔西 -专利权人：大陆智行德国有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06N3/048 文献下载
摘要：本发明涉及用于训练人工神经网络的一种方法，其包括：提供待训练的神经网络，所述神经网络在训练后待基于第一激活函数进行操作；基于第二激活函数执行神经网络的初始训练，第二激活函数不同于第一激活函数，第二激活函数是包括至少一个待改变的参数的参数化的激活函数，第二激活函数的至少一参数被选择为使得第二激活函数等于或基本上等于第一激活函数，初始训练使用起始参数设置来执行，起始参数设置被选择为使得第二激活函数不同于第一激活函数；在过渡阶段，执行进一步的训练步骤，在前后连续的训练步骤中，改变第二激活函数的至少一个参数，以使第二激活函数接近第一激活函数；以及基于第一激活函数执行最后的训练步骤。
用于训练神经网络方法

[发明专利]激活函数处理方法、激活函数处理电路及神经网络系统-CN202110037227.3在审
发明人：朴容湘;金周映 -专利权人：爱思开海力士有限公司
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开涉及一种激活函数处理方法，该激活函数处理方法包括：通过参考共享查找表，在第一模式下处理第一激活函数，该共享查找表包括第一激活函数的多个函数值；并且通过参考共享查找表，在第二模式下处理第二激活函数，第二激活函数是与第一激活函数不同的函数。
激活函数处理方法电路神经网络系统

[发明专利]一种根据网络需求改变激活函数人工神经元的设计方法-CN201710836061.5在审
发明人：胡明建 -专利权人：胡明建
申请日： 2017-09-16 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：一种根据网络需求改变激活函数人工神经元的设计方法的技术领域，是属于人工智能，仿生学，电路设计的技术领域，主要技术是人工神经元通过多路输入，当累加值低于最小阀值时，人工神经元，不会被激活，当累加的值超过设定的阀值，人工神经元被激活，把数值传递给激活函数，激活函数根据整个网络的安排，从激活函数库调用激活函数，调用的激活函数被植入激活函数器，这样人工神经元就会根据这个激活函数，输出这个激活函数设定的值。
一种根据网络需求改变激活函数人工神经元设计方法

[发明专利]一种多函数对应输出反馈功能人工神经元的设计方法-CN201710884964.0在审
发明人：胡明建 -专利权人：胡明建
申请日： 2017-09-26 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种多函数对应输出反馈功能人工神经元的设计方法的技术领域，是属于人工智能，仿生学，电路设计的技术领域，主要技术是人工神经元通过多路输入，当累加值低于最小阀值时，人工神经元，不会被激活，当累加的值超过设定的阀值，人工神经元被激活，把阀值传递给激活函数集，激活函数集设置多个激活函数，这些激活函数全被激活，每一个激活函数输出自己运算结果，激活函数集和择端器连接，有多少个激活函数就有多少条连接，通过对择端器的设置，可以设置某些激活函数是反馈的，有些激活函数是直接传递给下一层人工神经元的，也可以设置其中的某些激活函数，反馈和直接传递同时存在。
一种函数对应输出反馈功能人工神经元设计方法

[发明专利]用于机器学习的广义激活函数-CN202210111369.4在审
发明人：胡里奥·塞萨尔·萨莫拉·埃斯基维尔;杰西·亚当·克鲁兹·巴尔加斯;纳丁·L·大比;安东尼·罗德斯;欧米希·缇克柯;纳拉扬·孙达拉让;拉马·纳赫曼 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开涉及用于机器学习的广义激活函数。提供了一种机器学习模型，其中该模型内的每个激活节点具有按照模型的输入和超参数定义的自适应激活函数。因此，每个激活节点基于自适应激活函数可具有单独的不同激活函数，其中每个激活节点的超参数在模型的整体训练期间被训练。此外，本公开提供了，可以为每个激活节点提供一组自适应激活函数，从而可以生成激活的尖峰序列。
用于机器学习广义激活函数

[发明专利]基于BGW协议的隐私保护机器学习激活函数的运算方法-CN202010571112.8在审
发明人：韩伟力;汤定一 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明属于网络空间安全领域，具体为一种基于BGW协议的隐私保护机器学习激活函数的运算方法。本发明将安全多方计算协议与机器学习激活函数结合，以提供安全高效的机器学习激活函数为目标，实现了基于BGW协议的机器学习激活函数。安全多方计算友好的机器学习激活函数可以是安全ReLU函数或安全Sigmoid函数。本发明可用于基于安全多方计算协议的机器学习模型或框架实现相关激活函数，而不会泄露中间过程信息。
基于 bgw 协议隐私保护机器学习激活函数运算方法

[发明专利]一种基于FPGA的RBF神经网络激活函数实现方法-CN202010429589.2有效
发明人：戴卫力;张艺;周茹舒;华迪;谈俊燕;王海滨 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了机器学习与智能控制技术领域的一种基于FPGA的RBF神经网络激活函数实现方法，旨在解决现有技术中在FPGA中实现激活函数采用查表法消耗内存资源多、采用分段函数逼近法计算精度不高的技术问题。所述方法包括如下步骤：根据激活函数的几何特征，以函数拐点为分界点将激活函数的自变量域划分为核心区间与边缘区间；将边缘区间细分为不少于两个子区间，对各子区间的激活函数采用分段函数进行逼近，获取各子区间的拟合函数；对激活函数在FPGA器件上的计算执行过程进行硬件语言描述；基于进行过硬件语言描述的FPGA器件，采用双曲坐标旋转算法对核心区间的激活函数进行运算，采用拟合函数对边缘区间的激活函数进行运算。
一种基于 fpga rbf 神经网络激活函数实现方法

[发明专利]用于生成可编程激活函数的方法和使用该方法的装置-CN202210606959.4在审
发明人：金錄元;金浩承;田䚘振 -专利权人：蒂普爱可斯有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06N3/048 文献下载
摘要：提供了一种用于对激活函数进行编程的方法。该方法包括生成用于将激活函数分段的分段数据；使用分段数据将激活函数分段为多个分段；以及将多个分段中的至少一个分段近似为可编程分段。用于执行该方法的装置可以包括可编程激活函数生成器，其被配置为生成用于将激活函数分段的分段数据；使用生成的分段数据将激活函数分段为多个分段；以及将所述多个分段中的至少一个分段近似为可编程分段。通过使用分段数据，各种非线性激活函数，特别是新提出的激活函数或进行一些修改的已知激活函数，可以被编程为可在硬件中进行处理。
用于生成可编程激活函数方法使用装置

[发明专利]神经网络激活函数的通用拟合方法及装置-CN202111335738.X在审
发明人：王丹阳;杨东天;王中风;林军;刘阳 -专利权人：南京风兴科技有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请公开了神经网络激活函数的通用拟合方法及装置；所述方法包括加载一个神经网络中的激活层；根据所述激活层中的预设激活函数，生成四个分段参数；根据所述的四个分段参数得到五段分段拟合函数，生成目标拟合函数；根据所述目标拟合函数，重新设置所述激活层。上述方法可以将复杂的激活函数拟合成简单的分段的线性函数，能在较低的硬件复杂度下保证卷积神经网络算法的精度，解决了激活复杂函数的硬件实现问题，提高NPU的处理性能。
神经网络激活函数通用拟合方法装置

[发明专利]用于训练神经网络的方法-CN202210863417.5在审
发明人： A·乌塔西 -专利权人：大陆智行德国有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及用于训练人工神经网络的一种方法，其中，所述方法包括以下步骤：提供待训练的神经网络，训练后，该神经网络待基于第一激活函数(1)操作运行(S10)；基于至少一个第二激活函数(2)执行神经网络的初始训练，其中，至少一个第二激活函数(2)不同于第一激活函数(1)(S11)；在过渡阶段，执行进一步的训练步骤，其中，使用第一激活函数(1)和至少一个第二激活函数(2)的组合训练神经网络，其中，训练函数的组合随时间变化，以便在过渡阶段开始时第二激活函数(2)的加权朝向在过渡阶段结束时第一激活函数(1)的加权变化(S12)；以及基于第一激活函数(1)执行最后的训练步骤(S13)。
用于训练神经网络方法

[发明专利]基于神经网络激活函数的芯片加速方法、设备及存储介质-CN202111261476.7在审
发明人：陆飞;雷秀洋;赵国荣 -专利权人：上海品奇科技有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络激活函数的芯片加速方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、基于HardSwish激活函数，构建卷积神经网络；步骤S2、训练卷积神经网络，直至收敛；步骤S3、根据HardSwish激活函数的分段逼近原则，构建TransLinear分段线性激活函数，并将其作为新的激活函数；步骤S4、将卷积神经网络的HardSwish激活函数替换为TransLinear分段线性激活函数，并对替换激活函数后的新卷积神经网络微调训练
基于神经网络激活函数芯片加速方法设备存储介质

[发明专利]一种适用于神经网络激活函数的计算装置及方法-CN201711020801.4在审
发明人：韩银和;许浩博;王颖 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于神经网络激活函数的计算装置，包括查找单元，用于根据所述激活函数以及激活函数变量输入值确定对应的线性函数参数；以及计算单元，用于利用所述输入值和所述对应的线性函数参数进行计算；其中，所述线性函数参数可以根据激活函数的凹凸性进行优化
一种适用于神经网络激活函数计算装置方法

[发明专利]用于神经网络中信号转换的系统和方法-CN202010412693.0有效
发明人：内森·哈克特 -专利权人：矽力杰半导体技术（杭州）有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： H03K19/20 文献下载
摘要：通过构建一种激活函数实现神经网络中信号转换，使该激活函数兼具ReLu激活函数和Sigmoid激活函数的优势，同时通过引入迭代逼似的实现方式，使得该激活函数无需进行幂运算，算法更为简单，从而更容易在电路中实现
用于神经网络信号转换系统方法

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