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[发明专利]神经网络结构搜索方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202011567991.3在审
发明人：李健;刘勇;王流斌;杨毅果;王巨宏 -专利权人：中国科学院信息工程研究所;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种神经网络结构搜索方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：将训练神经网络结构输入图神经网络中，得到对应的离散结构特征；将离散结构特征输入至编码网络，通过编码网络将离散结构特征编码为连续结构特征；根据连续结构特征及解码网络进行解码，得到重构神经网络结构；基于训练神经网络结构和重构神经网络结构之间的重构损失，训练图神经网络、编码网络及解码网络，直至满足训练停止条件时，得到目标编码网络及目标解码网络，将目标编码网络对应的隐空间确定为目标搜索空间；根据目标搜索策略从目标搜索空间进行搜索得到目标结构特征，并通过目标解码网络解码得到目标神经网络结构。采用本方法可以提高神经网络结构搜索效率。
神经网络结构搜索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]神经网络结构优化方法和装置、电子设备-CN202010830807.3有效
发明人：邓宇帆 -专利权人： OPPO（重庆）智能科技有限公司
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种神经网络结构优化方法，包括：获取当前结构优化网络输出的网络结构信息，调整核心神经网络的网络结构得到更新后的核心神经网络；训练更新后的核心神经网络直到达到收敛条件，得到已训练的核心神经网络；获取已训练的核心神经网络对应的评价指标参数，计算得到当前结构优化网络的损失函数值；基于损失函数值调整当前结构优化网络的网络参数得到更新的结构优化网络，将更新的结构优化网络作为当前结构优化网络，将网络结构信息作为当前结构优化网络的输入，返回获取当前结构优化网络输出的网络结构信息的步骤，直至结构优化网络满足收敛条件；通过输出的网络结构信息确定核心神经网络的目标网络结构，提高神经网络的处理效率。
神经网络结构优化方法装置电子设备

[发明专利]神经网络结构的搜索方法、系统、存储介质以及设备-CN201910128954.3在审
发明人：贾东亚;赵巍 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司
申请日： 2019-02-21 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种神经网络结构的搜索方法、系统、存储介质以及设备，其中，方法包括：S1：获取预设的神经网络架构和采样结构；神经网络架构包括输入层、输出层以及多个依序排列的中间层；S2：根据各个中间层中待确定的网络结构以及对应的结构搜索区间，通过采样结构进行多次采样，获得多个子神经网络结构；S3：对多个子神经网络结构进行分类训练，获得更新后的多个子神经网络结构以及更新后的各中间层的结构搜索区间；S4：获得更新后的多个子神经网络结构的分类的准确率，并根据准确率更新采样结构的参数；S5：确定需求的神经网络结构。本发明可自动搜索出效果最契合分类任务的神经网络结构，节省了时间，提高了效率。
神经网络结构采样结构中间层存储介质结构搜索神经网络更新准确率分类架构搜索多次采样网络结构依序排列自动搜索输出层输入层预设契合

[发明专利]图神经网络结构搜索方法和系统-CN202010693501.8在审
发明人：赵欢;姚权铭;涂威威 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：提供了一种图神经网络结构搜索方法和系统。所述图神经网络结构搜索方法包括：针对特定图数据集，在针对图神经网络模型的结构搜索空间中搜索最优图神经网络结构；基于所述特定图数据集，对具有所述最优图神经网络结构的图神经网络模型进行训练；以及利用经过训练的图神经网络模型获得所述特定图数据集的各个图节点的嵌入表示
神经网络结构搜索方法系统

[发明专利]训练神经网络预测器的方法、图像处理方法及装置-CN202010387976.4在审
发明人：许奕星;唐业辉;王云鹤;许春景 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域中的一种训练神经网络预测器的方法、图像处理方法及装置，该训练神经网络预测器的方法包括：获取第一神经网络的第一网络结构和第二神经网络的第二网络结构，所述第一网络结构为带标签的网络结构，所述标签用于指示所述第一网络结构的性能；获取所述第一网络结构和所述第二网络结构之间的相似度；根据所述第一网络结构、所述第二网络结构、所述相似度和所述标签，训练所述神经网络预测器，所述神经网络预测器用于预测网络结构的性能在本申请实施例的方法中，使用网络结构之间的关系辅助训练所述神经网络预测器，可以在使用少量标记数据的情况下，提高训练好的所述神经网络预测器的预测准确度。
训练神经网络预测方法图像处理装置

[发明专利]神经网络结构搜索方法和神经网络结构搜索装置-CN202010109054.7在审
发明人：陈醒濠;杨朝晖;王云鹤;许春景 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供利用人工智能技术进行神经网络结构搜索的方法和装置。本申请的技术方案中，根据给定搜索空间和目标设备的资源约束条件来训练采样模型，以使得该采样模型从该给定搜索空间中采样得到满足该资源约束条件的神经网络结构，然后使用该采样模型从该采样模型从该给定搜索空间中采样得到的候选搜索空间，并搜索目标神经网络结构，该技术方案可以保证搜索得到满足目标设备的资源约束条件的神经网络，从而可以提高神经网络结构的搜索效率。此外，本申请还提出了先搜索神经网络结构的关键层，再搜索神经网络结构的非关键层的技术方案，不仅可以搜索得到更优的神经网络结构，还可以进一步提高神经网络结构的搜索效率。
神经网络结构搜索方法装置

[发明专利]一种加速神经网络结构选择的方法-CN201910589376.3在审
发明人：孙亚楠;淦.烟;吕建成 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种加速神经网络结构选择的方法，涉及神经网络技术领域，本发明利用主线程M读取global.txt文件，判断该文件中记录的神经网络结构的个数是否小于t，若是，则逐行判断是否存在global.txt文件未记录的神经网络结构，若存在，则查询空闲显卡，主线程M启动一个子线程，通过该子线程将未记录的神经网络结构放到空闲显卡上进行训练，主线程M休眠一定时间后，继续判断是否存在global.txt文件未记录的神经网络结构，子线程训练完成后将未记录的神经网络结构写入到global.txt文件中，从更新后的global.txt文件中，选择出对应于当前情景最优的神经网络结构，本发明确保了得到准确及性能最优的神经网络结构，成本较低
神经网络结构主线程子线程记录加速神经网络结构显卡空闲读取神经网络技术逐行判断休眠写入查询更新情景

[发明专利]神经网络的自适应搜索方法及装置-CN202010044288.8在审
发明人：陈敏琪;邓川云;胡翔宇;唐少华 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供神经网络的自适应搜索方法及装置，涉及神经网络领域，能够实现针对硬件平台的自适应神经网络搜索。该方法包括：接收搜索条件集，包括目标硬件平台信息，源神经网络的网络结构信息和一个或多个评估指标。源神经网络的网络结构信息用于表征源神经网络。基于训练数据集对待训练的超级网络执行训练过程，得到经过训练的超级网络。待训练的超级网络是基于源神经网络的网络结构而扩展得到的。基于一个或多个评估指标对经过训练的超级网络执行子网络搜索过程，以得到目标神经网络的网络结构信息，目标神经网络的网络结构信息用于表征目标神经网络，目标神经网络运行在目标硬件平台上的评估结果优于源神经网络运行在目标硬件平台上的评估结果
神经网络自适应搜索方法装置

[发明专利]一种优化神经网络结构的技术-CN201710809000.X在审
发明人：胡昌杰;朱红军;蒋海涛 -专利权人：北京博越世纪科技有限公司
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种优化神经网络结构的技术，特别涉及一种迭代算法，以使神经网络用户输入和用户输出之间的重构误差最小化，实现神经网络结构某一层结构的优化。本发明涉及一种优化神经网络结构的技术，利用一种迭代算法，初始化神经网络的参数，计算步长，动态的调整神经网络隐藏层的节点数，以使神经网络用户输入和用户输出之间的重构误差最小化，实现神经网络结构某一层结构的优化
神经网络结构神经网络优化误差最小化迭代算法用户输出层结构重构初始化动态的节点数隐藏层

[发明专利]一种压缩神经网络等价性验证方法-CN202210983844.7在审
发明人：杨溢龙;程志阳;张莉 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种压缩神经网络等价性验证方法，包括：步骤1、用虚节点将压缩后的深度神经网络结构进行等价补全，使压缩后的深度神经网络结构恢复至和原深度神经网络结构相同；步骤2、基于区间分析方法验证补全后的深度神经网络与原深度神经网络的等价性本发明的方法基于神经网络形式化验证的区间分析技术，针对节点剪枝使神经网络结构显著变化，解决了现有技术无法验证压缩后的网络与原网络的等价性的问题。
一种压缩神经网络等价验证方法

[发明专利]卷积神经网络和脉冲神经网络的融合装置及方法-CN201910087183.8有效
发明人：李兆麟;王明羽;周武 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-01-29 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络和脉冲神经网络的融合装置及方法，其中，结构包括：卷积神经网络结构、脉冲转换与编码结构和脉冲神经网络结构，其中，卷积神经网络结构包括输入层、卷积层和池化层；脉冲转换与编码结构包括脉冲转换神经元和可配置脉冲编码器；脉冲神经网络结构包括脉冲卷积层、脉冲池化层和脉冲输出层。该结构能够同时兼顾卷积神经网络和脉冲神经网络的优点，利用了卷积神经网络在图像识别领域具有较高识别率的优势，同时能发挥脉冲神经网络在稀疏性、低功耗、缓解过拟合等方面的优势，可以应用于对高速时变信息进行特征提取和准确分类等领域
卷积神经网络脉冲融合装置方法

[发明专利]一种生成神经网络的方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111314991.7在审
发明人：刘吉豪;刘宇;宋广录;黄鑫 -专利权人：上海商汤智能科技有限公司
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种生成神经网络的方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该方法包括：确定预设网络结构单元对应的第一搜索空间，下采样处理单元对应的第二搜索空间以及神经网络结构的尺寸信息对应的第三搜索空间，预设网络结构单元和下采样处理单元用于构建神经网络结构；基于第一搜索空间、第二搜索空间和第三搜索空间，以及预设的深度学习任务对应的训练数据集，进行网络结构搜索，得出与深度学习任务的期望结果对应的目标神经网络结构；基于目标神经网络结构生成用于处理深度学习任务的目标神经网络
一种生成神经网络方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]建立图像检测模型的方法、装置、设备和计算机存储介质-CN201910515574.5有效
发明人：黎健成;孙逸鹏;姚锟;韩钧宇;刘经拓;丁二锐 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明提供一种建立图像检测模型的方法：获取训练数据；确定搜索空间；根据搜索空间构建当前网络结构序列并生成当前神经网络，依据训练数据获取当前神经网络的第一评估值；根据搜索空间随机替换当前网络结构序列中一个参数的值，得到待选网络结构序列并生成待选神经网络，依据训练数据获取待选神经网络的第二评估值；确定第一评估值与第二评估值是否满足预设条件，若否则将待选网络结构序列作为当前网络结构序列，并转至执行得到待选网络结构序列的步骤，以此循环进行，直至当前神经网络的第一评估值与待选神经网络的第二评估值满足预设条件，输出当前神经网络作为最终神经网络；利用训练数据训练最终神经网络，得到图像检测模型。
建立图像检测模型方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]一种基于演化算法的深度神经网络训练与优化算法-CN201711426103.4在审
发明人：谢玮宜;程国华;季红丽 -专利权人：杭州健培科技有限公司
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于演化算法的深度神经网络训练与优化算法。步骤包括：步骤1，训练样本准备，即准备神经网络训练所需的样本数据；步骤2，神经网络结构编码，通过设定初始网络结构和网络结构复杂度变化的范围，通过迭代将待搜索的所有可能的网络结构和参数写入网络结构编码表；步骤3，利用超粒子群算法对网络结构编码表中的项利用同时改变种群中超粒子的位置和空间，来搜索最优的神经网络结构编码。实验证明最优编码代表的神经网络结构和参数比人工通过经验设计和训练的神经网络结构和参数在CT图像肺间质性疾病分类问题上有更好的精确度。
网络结构神经网络结构神经网络训练演化算法优化算法编码表搜索复杂度变化粒子群算法疾病分类经验设计训练样本样本数据迭代粒子写入种群

[发明专利]神经网络结构搜索方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210873271.2在审
发明人：胡中源;薛羽 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请提供了神经网络结构搜索方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取代理模型和网络结构数据集；基于所述网络结构数据集，对所述代理模型进行预训练，确定第一代理模型；确定目标搜索空间；基于所述目标搜索空间和所述第一代理模型，确定第二代理模型；基于所述第二代理模型和进化算法，对所述目标搜索空间进行搜索，确定候选深度神经网络结构集合；基于所述候选深度神经网络结构集合，确定深度神经网络结构的搜索结果，如此，能够智能地对神经网络结构进行搜索，提高了神经网络结构搜索的效率。
神经网络结构搜索方法装置电子设备存储介质