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[发明专利]神经网络训练及文字识别的方法、装置、设备及存储介质-CN202111098789.5在审
发明人：张正夫;梁鼎;吴一超 -专利权人：深圳市商汤科技有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络训练及文字识别的方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取训练数据；将训练数据分别输入第一神经网络和第二神经网络，以获取第一神经网络的第一特征提取层得到的第一特征图，以及第二神经网络的第二特征提取层得到的第二特征图，第一神经网络的网络精度高于第二神经网络的网络精度；基于确定的损失函数值对第二神经网络进行调整，得到训练后的第二神经网络。
神经网络训练文字识别方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210144279.5在审
发明人：蒋召;黄泽元;杨战波;祁晓婷 -专利权人：深圳集智数字科技有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：该方法包括：按照神经网络模型的数量，将人脸训练数据分为多份，以得到每个神经网络模型对应的训练数据；分别根据每个神经网络模型，通过前向算法提取每个神经网络模型对应的训练数据的数据特征；对多个数据特征进行特征聚合操作，得到聚合特征；获取每个神经网络模型的权重矩阵，分别根据每个神经网络模型的权重矩阵和聚合特征确定每个神经网络模型对应的第一逻辑计算值；分别基于每个神经网络模型对应的第一逻辑计算值，更新每个神经网络模型的网络参数；利用任意一个神经网络模型进行人脸识别。
识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]模拟生物双向认知能力的新型神经网络模型及训练方法-CN201610891903.2有效
发明人：刘威;郭旭颖;刘尚;周璇;周定宁;李瑞丰;郭直清;黄敏;张宇;王江;付巍巍;张雪;董艳荣;里莹;黄梓洋;张立忠;鞠兴军;黄玉凯;李雁飞;刘欣;徐煦;赵玉国;张琦 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2016-10-09 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种模拟生物双向认知能力的新型神经网络模型及训练方法，该新型神经网络模型由正向神经网络和负向神经网络构成，正向神经网络完成由输入到输出的顺向认知过程的模拟，负向神经网络完成由输出到输入的逆向认知过程的模拟，两个网络结构对称，权值共享，正、负向神经网络相应的连接权值矩阵互为转置关系。本发明构建了具有结构对称、权值共享的正向神经网络和负向神经网络的协同结构实现了对生物所具有的双向认知能力的模拟；通过在标准BP算法的过程中引入负向学习过程的方式，提出了一种新的神经网络训练方法。
模拟生物双向认知能力新型神经网络模型训练方法

[发明专利]深度神经网络的加速与压缩方法及装置-CN201810088723.X有效
发明人：程健;胡庆浩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明属于神经网络技术领域，具体涉及一种深度神经网络的加速与压缩方法及装置。旨在解决现有技术对深度神经网络进行压缩和加速占用大量内存并且精度下降的问题。本发明提供深度神经网络的加速与压缩方法，包括获取原始深度神经网络中各层的输入数据与参数矩阵；基于输入数据与参数矩阵，计算原始深度神经网络中各层的二值矩阵与浮点系数；将二值矩阵替换原始深度神经网络各层的参数矩阵，并在原始深度神经网络中构建尺度因子层，基于浮点系数初始化尺度因子层的参数，得到新的深度神经网络。本发明的方案能够将神经网络的网络参数二值化，占用更少的内存且提升精度。
深度神经网络加速压缩方法装置

[发明专利]图片检索模型建立方法和装置、图片检索方法和装置-CN201710198703.3有效
发明人：朱珊珊;方志宏;孙萌;邓澍军;郭常圳 -专利权人：北京猿力教育科技有限公司
申请日： 2017-03-29 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本申请实施例公开了图片检索模型建立方法和装置、图片检索方法和装置，所述图片检索模型建立方法包括：构建初始的第一神经网络和第二神经网络，所述第一神经网络与第二神经网络相同；所述第一和第二神经网络分别接收第一图片和第二图片，通过所述第一和第二神经网络前向传播；计算得到第一和第二特征；计算当前神经网络的损失，当损失非零时，将所述损失逐层反向传播到第一和第二神经网络中，并同步更新所述第一神经网络和第二神经网络中每层网络的权值
图片检索模型建立方法装置

[发明专利]一种轻量级深度卷积神经网络的FPGA实现方法-CN202010229332.2有效
发明人：雷杰;高岳;李云松;谢卫莹;杜旭飞;赵东升 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种轻量级深度卷积神经网络的FPGA实现方法，其步骤为：构建轻量级深度卷积神经网络；初始化轻量级深度卷积神经网络；生成训练集和验证集；训练轻量级深度卷积神经网络；设计现场可编程逻辑门阵列FPGA中轻量级卷积神经网络的基本组成器件；在现场可编程逻辑门阵列FPGA中实现已训练好的轻量级深度卷积神经网络。本发明利用搭建轻量级深度卷积神经网络，精简了深度卷积神经网络的网络结构，优化了轻量级深度卷积神经网络的训练方法，提升了在现场可编程逻辑门阵列FPGA中实现的深度卷积神经网络的资源利用率。
一种轻量级深度卷积神经网络 fpga 实现方法

[发明专利]神经网络压缩方法及其装置、电子设备、存储介质-CN202210908835.1在审
发明人：瞿晓阳;王健宗;陶伟 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种神经网络压缩方法及其装置、电子设备、存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：对目标神经网络进行量化处理得到多个第一压缩神经网络；对多个第一压缩神经网络进行训练得到备选网络序列；对备选网络序列进行压缩迭代处理，直至满足迭代结束条件；从备选网络序列中，选择至少一个优化压缩神经网络作为目标压缩神经网络本申请实施例能够得到符合要求的神经网络压缩模型，有利于提高对于神经网络的压缩精度。
神经网络压缩方法及其装置电子设备存储介质

[发明专利]生成优化的神经网络-CN202110950714.9在审
发明人：杨栋;李文琦;徐子乐;王潚崧;赵灿;H·R·罗斯;徐大光 -专利权人：辉达公司
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开了生成优化的神经网络，具体地，公开了用于生成优化的神经网络架构的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，使用各种神经网络组件来生成一个或更多个神经网络配置，并且训练每个神经网络配置以确定用于训练数据集的最优神经网络架构。
生成优化神经网络

[发明专利]一种基于集成神经网络的终端设备传输功率的控制方法-CN202010964851.3有效
发明人：李君;朱明浩;仲星;王秀敏;李正权 -专利权人：南京信息工程大学滨江学院;中科怡海高新技术发展有限公司
申请日： 2020-09-15 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04W4/70 文献下载
摘要：本发明公开一种基于集成神经网络的终端设备传输功率的控制方法，收集D2D链路的信道功率增益样本；并输入到SPCA算法，得到相应样本下的最优功率分配策略；搭建深度神经网络和卷积神经网络，并初始化神经网络权重；将训练数据集输入至神经网络，构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并对神经网络的权重进行更新；当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络；构建选择器，选择并输出具有更高性能的分配策略本发明克服了深度神经网络对大规模网络学习能力弱和卷积神经网络对小规模网络的局部特征提取的有限性，用集成学习的思想，将两个网络集成起来，使其能适应不同规模网络实时的功率分配需求。
一种基于集成神经网络终端设备传输功率控制方法

[发明专利]一种基于循环神经网络对动态磁滞进行补偿的方法及系统-CN202010189952.8有效
发明人：于浩;常文治;杜非;毕建刚;袁帅;许渊;弓艳朋;杨圆;王广真;付德慧 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G01R33/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络对动态磁滞进行补偿的方法及系统，其中方法包括：将给定磁场信号施加给传感器，采集传感器的输出信号；建立循环神经网络，确定网络结构；循环神经网络的输入量为传感器的输出信号；循环神经网络的输出量为补偿后的传感器的输出信号；对循环神经网络的网络参数进行初始化，通过训练数据对循环神经网络进行训练，将循环神经网络输出量的预测值与目标值作差，获取作差结果；利用梯度下降法对网络参数进行调整，按预设的最大迭代次数通过训练数据对循环神经网络进行训练；当作差结果达到阈值标准或对循环神经网络进行训练达到最大迭代次数时，确定当前网络参数的循环神经网络为训练好的循环神经网络。
一种基于循环神经网络动态进行补偿方法系统

[发明专利]深度神经网络模型的压缩方法及装置、终端、存储介质-CN201710266595.9在审
发明人：赵晓辉;林福辉 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2017-04-21 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种深度神经网络模型的压缩方法及装置、终端、存储介质，所述方法包括：获取已训练的深度神经网络模型；基于参数在所述深度神经网络模型中的整体贡献度，对已训练的深度神经网络模型的各层参数进行简化，得到简化后的深度神经网络模型上述的方案，可以在对深度神经网络模型压缩时兼顾深度神经网络模型的精度及有效性。
神经网络模型压缩方法及装置存储介质终端贡献度压缩

[发明专利]一种基于神经网络集成的股票趋势预测方法-CN201611014473.2在审
发明人：吕学强;董志安;李江龙 -专利权人：北京信息科技大学
申请日： 2016-11-18 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络集成的股票趋势预测方法，采用由BP神经网络、Elman神经网络和RBF神经网络组成的神经网络集成模型来预测股票趋势。本发明提供的基于神经网络集成的股票趋势预测方法，其趋势分类效果要高于单一的神经网络和svm的分类效果，能够很好地应用于股票趋势预测，预测结果准确，可以很好地满足实际应用的需要。
一种基于神经网络集成股票趋势预测方法

[发明专利]用于神经网络代码生成的方法和设备-CN202110235821.3在审
发明人：李强熊;金玟洙;闵慧美 -专利权人：三星电子株式会社;首尔大学校产学协力团
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开了一种用于神经网络代码生成的方法和设备。该方法包括：接收关于被配置为执行神经网络的神经网络操作的硬件的信息，使用处理器基于所述信息和神经网络的结构生成将神经网络操作映射到可用于执行神经网络操作的处理元件上的目标映射模型，以及生成用于配置硬件以基于目标映射模型执行神经网络操作的代码
用于神经网络代码生成方法设备

[发明专利]基于通道注意力机制的神经网络压缩方法及相关设备-CN201910026547.1在审
发明人：金戈;徐亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，本申请公开了一种基于通道注意力机制的神经网络压缩方法及相关设备，所述方法包括：构建神经网络模型，并在所述神经网络模型中建立通道注意力机制，所述神经网络模型包含多个通道；对所述神经网络模型进行训练；在对所述神经网络模型的训练过程中根据所述通道注意力机制对所述神经网络模型中的通道进行删减。本申请通过在神经网络模型的全连接层前加入通道注意力层，并计算通道权重，将权重低的通道进行删减，实现对神经网络的压缩。
神经网络模型注意力机制神经网络权重压缩申请人工智能领域训练过程连接层构建注意力

[发明专利]神经网络编译方法、装置、设备、存储介质及程序产品-CN201880098337.7在审
发明人：蒋国跃 -专利权人：北京比特大陆科技有限公司
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F7/487 文献下载
摘要：一种神经网络编译方法、装置、设备、存储介质及程序产品，所述方法包括：获取神经网络对应的中间表示信息，并根据中间表示信息确定分组信息(101)；根据分组信息对神经网络的分组进行在线编译(102)。所述神经网络编译方法、装置、设备、存储介质及程序产品，可以预先根据神经网络的层分组结果确定中间表示信息，使得该中间表示信息中包括神经网络的层分组信息，再根据获取的中间表示信息确定神经网络的分组信息，并基于分组信息对神经网络进行编译，即使层间的张量维度不同，也能够根据分组信息编译神经网络。
神经网络编译方法装置设备存储介质程序产品