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[发明专利]基于神经网络的属性识别装置、方法和存储介质-CN201910822591.3在审
发明人：郭垿宏;郭心语;李安新;陈岚 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：提供了一种基于神经网络的属性识别装置、方法和存储介质，该神经网络包括第一神经网络层和比第一神经网络层深的第二神经网络层，该装置包括：输入图像获取单元，用于获取输入图像；属性获取单元，用于利用第一神经网络层获取输入图像的第一属性，利用第一神经网络层和第二神经网络层两者获取输入图像的第二属性。
基于神经网络属性识别装置方法存储介质

[发明专利]用于解码经编码数据的递归神经网络和系统-CN202080078529.9在审
发明人：罗法隆 -专利权人：美光科技公司
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本文中所描述的实例利用多层神经网络，例如多层递归神经网络以解码经编码数据(例如，使用一或多个编码技术编码的数据)。所述神经网络和/或递归神经网络可具有非线性映射和分布式处理能力，这在采用所述神经网络解码器和/或递归神经网络的许多系统中可为有利的。以此方式，本文中所描述的神经网络或递归神经网络可用于实施错误校正译码(ECC)解码器。
用于解码编码数据递归神经网络系统

[发明专利]神经网络模型的优化方法及装置、电子设备和存储介质-CN201811093816.8有效
发明人：罗棕太;张学森;伊帅;闫俊杰;王晓刚 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2018-09-19 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开涉及一种神经网络模型的优化方法及装置、电子设备和存储介质。该方法包括：将输入数据分别输入第一神经网络模型和第二神经网络模型，基于从第一神经网络模型的输出层之前的全连接层中选取的部分神经元，得到第一神经网络模型的输出，并基于从第二神经网络模型的输出层之前的全连接层中选取的部分神经元，得到第二神经网络模型的输出；确定第一神经网络模型的输出与期望输出两者之间的第一交叉熵；确定第一神经网络模型的输出相对于第二神经网络模型的输出的第一相对熵；基于第一交叉熵和第一相对熵，优化第一神经网络模型本公开实施例能够稳定提高神经网络模型的准确率，并能够增强神经网络模型的泛化能力。
神经网络模型优化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络的剪枝方法、装置、设备及存储介质-CN202010885640.0在审
发明人：梅杰儒;高源;刘威 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络的剪枝方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能的深度学习技术领域。所述方法包括：获取已训练完成的神经网络；根据已训练完成的神经网络确定基神经元，基神经元用于重建已训练完成的神经网络中的神经元；根据基神经元，确定已训练完成的神经网络中的冗余神经元，冗余神经元是指已训练完成的神经网络中能够通过基神经元组合表示的神经元；去除已训练完成的神经网络中的冗余神经元，得到剪枝后的神经网络。本申请实施例实现了准确判断该神经元的重要性，避免去除重要的神经元导致对深度神经网络的预测准确性造成较大的影响，确保了深度神经网络在网络剪枝过程中的稳定性。
神经网络剪枝方法装置设备存储介质

[发明专利]一种神经网络训练方法、装置、计算设备及存储介质-CN202211517825.1在审
发明人：赵娟萍 -专利权人：哲库科技（上海）有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/09 文献下载
摘要：本申请涉及一种神经网络训练方法、装置、计算设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取第一神经网络模型和第二神经网络模型；根据该第一神经网络模型和该第二神经网络模型，对超网络在超网络的子网络维度进行双网知识蒸馏的联合训练，得到目标神经网络；其中，该目标神经网络为已训练好的超网络。采用本申请，通过双网络联合知识蒸馏提高了网络性能。
一种神经网络训练方法装置计算设备存储介质

[发明专利]一种分层神经网络查询推荐方法及装置-CN201910255010.2在审
发明人：蔡飞;陈洪辉;刘俊先;罗爱民;舒振;陈涛;罗雪山;邓正;潘鹏亨 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种分层神经网络查询推荐方法及装置。该分层神经网络查询推荐方法包括：建立用于对用户短期查询记录进行建模的会话层神经网络和用于对用户长期查询记录进行建模的用户层神经网络两个神经网络，其中将当前时刻的所述会话层神经网络的状态向量作为当前时刻所述用户层神经网络的输入，将当前时刻的所述用户层神经网络的状态向量作为下一时刻的所述会话层神经网络的输入；根据所述会话层神经网络和所述用户层神经网络，为查询会话输出查询推荐内容。
神经网络查询会话层用户层分层神经网络状态向量建模推荐内容会话准确率记录输出

[发明专利]神经网络模型生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN201811535816.9在审
发明人：田守政 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种神经网络模型生成方法，包括获取待生成完整神经网络模型的参数，所述参数包括所述待生成完整神经网络模型的总层数以及指定层及对应所述指定层的约束；根据所述总层数、所述指定层及对应所述指定层的约束，通过神经网络引擎生成所述指定层的神经网络模型；根据所述指定层的神经网络模型生成完整的神经网络模型。本发明还提供一种神经网络模型生成装置、电子设备及存储介质。本发明能够根据用户的需求及对感兴趣层的指定先生成指定层的神经网络模型，再根据所生成的指定层的神经网络模型生成完整的神经网络模型。
神经网络模型生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]应对器件失配的神经网络配置参数训练和部署方法与装置-CN202110550756.3在审
发明人：理查德·缪尔·迪兰;布切尔·朱利安;法伯尔·芬恩 -专利权人：成都时识科技有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络配置参数训练和部署方法与装置，其包括基于神经网络配置参数搜寻模拟的受攻击神经网络配置参数使得受攻击神经网络配置参数沿着与神经网络配置参数对应神经网络的输出结果最大程度相背离方向移动，将所述当前神经网络配置参数和受攻击的神经网络配置参数对应的神经网络输出结果之间的差异作为鲁棒损失函数，作为总损失函数的一部分，最后基于总损失函数优化神经网络配置参数。尤其针对超低功耗的亚阈值、混合信号电路，方案能解决包括器件失配在内引起的配置参数扰动问题，实现低成本、高效率的神经网络加速器参数部署的技术效果。
应对器件失配神经网络配置参数训练部署方法装置

[发明专利]一种基于联合学习的私有云算法模型生成方法-CN202110769541.0在审
发明人：刘英男;龙丕荣;张金涛;郁聪;肖钢 -专利权人：时代云英（深圳）科技有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合学习的私有云算法模型生成方法，步骤一：在公有云中构建多通道结合的共享卷积神经网络模型；步骤二：私有云客户通过公有云中下载共享卷积神经网络模型；步骤三：通过私有云上的储存数据对初始卷积神经网络进行离线训练，得到个人端卷积神经网络模型；步骤四：将个人端卷积神经网络模型和共享卷积神经网络模型进行对比；当个人端卷积神经网络模型和共享卷积神经网络模型不同时；通过公有云中下载共享卷积神经网络模型，再根据私有云上的储存数据对初始卷积神经网络进行离线训练，得到充满个性化的个人端卷积神经网络模型，使得客户使用起来更加的得心应手，增加客户的体验感。
一种基于联合学习私有算法模型生成方法

[发明专利]面向脉冲神经网络的自适应模型转化方法及系统-CN202011294317.2在审
发明人：张毅;刘晓东;彭龙;马俊;黄辰林;余杰;谭郁松;吴庆波;廖湘科;汪昌棋;李文杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向脉冲神经网络的自适应模型转化方法及系统，本发明方法包括获取待转化的深度人工神经网络模型，所述待转换的深度人工神经网络模型为Keras、Pytorch、TensorFlow中的任意一种框架下的深度神经网络模型；若待转化的深度人工神经网络模型为Pytorch或TensorFlow框架下的深度神经网络模型则转换为Keras框架下的深度人工神经网络模型；将Keras框架下的深度人工神经网络模型转换为脉冲神经网络。本发明能够实现多种智能框架下的深度人工神经网络模型，在保证少量模型精度损失的前提下，完成向新型脉冲神经网络的自适应转化。
面向脉冲神经网络自适应模型转化方法系统

[发明专利]神经网络训练方法、图像检索方法及装置-CN202111555642.4在审
发明人：闫龙川;陈智雨;何永远;郭永和;彭元龙;张朝霞;牛佳宁 -专利权人：国家电网有限公司信息通信分公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本申请提供了一种神经网络训练方法、图像检索方法及装置，该训练方法通过预先设定的损失函数对第一浅层卷积神经网络、第一深层卷积神经网络、第二浅层卷积神经网络和第二深层卷积神经网络进行训练，使第一浅层卷积神经网络、第一深层卷积神经网络、第二浅层卷积神经网络和第二深层卷积神经网络学习到能提取与图像相似性相关的特征，在此基础上，使用浅层卷积神经网络和深层卷积神经网络提取不同类型的特征，并对特征进行融合，使融合后的特征能表征更加丰富的图像信息
神经网络训练方法图像检索装置

[发明专利]神经网络模型的压缩方法、设备和存储介质-CN202210044856.3在审
发明人：陈毅;谢群义;徐杨柳;钦夏孟;章成全;姚锟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络模型的压缩方法、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于图像处理等场景。具体实现方案为：在对初始神经网络模型进行压缩的过程中，结合初始神经网络模型中各层神经网络的剪枝比例，对各层神经网络分别进行剪枝处理，以得到中间神经网络模型，并基于训练数据对中间神经网络模型进行训练，并对训练后的所述中间神经网络模型进行量化，以及结合训练数据对量化后的中间神经网络模型进行训练，以得到最终的目标神经网络模型。由此，在保证神经网络模型的性能的情况下，节省了计算资源、存储和硬件资源等。
神经网络模型压缩方法设备存储介质

[发明专利]电力市场的现货价格预测方法及其相关设备-CN202210288700.X在审
发明人：贺小平;滕志毅;许志荣;常作攀;李良;谭凌云;王欣玮;陈雄汝;张皓 -专利权人：华润电力（广东）销售有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请实施例方法包括：获取影响电力市场B类竞价电量的样本数据；将所述样本数据输入初始BP神经网络模型，以对所述初始BP神经网络模型进行训练；对经过训练的所述初始BP神经网络模型进行扰动，并对经过扰动后的所述初始BP神经网络模型进行训练，以获取中间BP神经网络模型；若所述中间BP神经网络模型满足预设条件，确定所述中间BP神经网络模型为目标BP神经网络模型；当所述目标BP神经网络模型为最优BP神经网络模型时，选取所述目标BP神经网络模型进行预测，以输出预测结果。
电力市场现货价格预测方法及其相关设备

[发明专利]获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统-CN202310569947.3在审
发明人：梁海玉;唐长成;陆天翼;梁爽 -专利权人：北京超星未来科技有限公司;清华大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请公开一种获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统，方法包括：获取神经网络的原始架构。根据神经网络的原始架构，获取神经网络的原始通道数。根据原始通道数的稀疏度的采样区间，获取第一子采样区间。根据第一子采样区间，获取重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度。根据重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度，获取重构的神经网络中2D卷积层的通道数的更新值。根据重构的神经网络中2D卷积层的通道数的更新值，获取重构的神经网络。以及根据重构的神经网络，获取神经网络架构的性能预测模型。
获取神经网络架构性能预测模型方法系统

[发明专利]模型压缩方法及装置、计算机可读介质和电子设备-CN202310028847.X在审
发明人：樊欢欢 -专利权人：西安欧珀通信科技有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：该方法包括：获取预训练的初始神经网络模型；对所述初始神经网络模型进行深度剪枝处理，得到深度剪枝后的初始神经网络模型；对所述深度剪枝后的初始神经网络模型进行宽度剪枝处理，得到宽度剪枝后的初始神经网络模型；将满足预设模型压缩参数的所述宽度剪枝后的初始神经网络模型，确定为目标神经网络模型。本公开能够有效对初始神经网络模型中的冗余结构进行压缩，可以在保证目标神经网络模型的性能和精度的同时，有效减小目标神经网络模型的模型体积，进而提高目标神经网络模型的适用场景。
模型压缩方法装置计算机可读介质电子设备

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