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[发明专利]脑网络模型建立方法-CN201610541489.2在审
发明人：张红;叶明;雷旭;刘光远 -专利权人：西南大学
申请日： 2016-07-11 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及脑网络模型建立方法，建立网络模型工具箱；在建立网络模型工具箱内建立ER随机图生成模型、WS小世界网络模型、NW小世界网络模型、无标度网络模型；选择要生成的网络模型；输入网络模型名称，网络规模以及网络中编连接的概率；进行运算，运算完毕后运算结果保存，网络模型工具箱，安装工具箱到计算机中，工具箱集成有ER随机图生成模型、WS小世界网络模型、NW小世界网络模型和无标度网络模型，直接调用模型进行运算，无需额外的编程，方面快捷
网络模型建立方法

[发明专利]一种网络模型裁剪方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202011594086.7在审
发明人：倪茂;周婷;崔芳 -专利权人：中国移动通信集团终端有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络模型裁剪方法、装置、设备及计算机存储介质。网络模型裁剪方法包括：获取预设训练数据集、初始网络参数矩阵、输出精度满足目标精度的第一网络模型和第一网络模型的第一网络参数矩阵；当第一待训练网络模型的输出精度满足目标精度时，将第一待训练网络模型作为第二待裁剪网络模型，以及保存第二待裁剪网络模型的第二网络参数矩阵；根据初始网络参数矩阵和第二网络参数矩阵，对第二待裁剪网络模型进行裁剪，得到第二网络模型；当第二网络模型的裁剪率达到预设目标裁剪率时，将第二网络模型作为目标网络模型能够裁剪后的网络模型保持原有精度，同时实现对网络模型有效裁剪，有效减小网络模型的应用限制。
一种网络模型裁剪方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]弱光图像增强方法及装置-CN201810954109.7有效
发明人：周星光;程安;张伟;刘挺;邢晨 -专利权人：厦门美图之家科技有限公司
申请日： 2018-08-21 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种弱光图像增强方法及装置，方法包括分别建立去噪网络模型、颜色亮度变换模型和细节增强网络模型，其中，去噪网络模型、颜色亮度变换网络模型和细节增强网络模型均为CNN模型。分别对去噪网络模型、颜色亮度变换网络模型和细节增强网络模型进行训练，并在训练完成后对去噪网络模型、颜色亮度网络模型和细节增强网络模型进行联合训练。在完成联合训练后，通过去噪网络模型、颜色亮度变换网络模型和细节增强网络模型依次对目标弱光图像数据进行处理，得到对应的增强图像。如此，能够从去噪、颜色亮度变换和细节增强三方面共同提升图像质量。
弱光图像增强方法装置

[发明专利]神经网络模型的推理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201980037513.0有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：深圳元戎启行科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种神经网络模型的推理方法，包括：获取模型推理任务，所述模型推理任务携带模型标识(202)；解析所述模型标识对应的神经网络模型，得到所述神经网络模型对应的原模型网络(204)；获取预设的与所述模型标识对应的标准子网络(206)；根据所述标准子网络对所述原模型网络进行遍历，得到待优化子网络(208)；基于所述标准子网络所对应的目标子网络将所述待优化子网络进行优化，得到优化后的神经网络模型(210)；及根据所述优化后的神经网络模型进行推理，得到模型推理结果(212)。
神经网络模型推理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]网络模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110801036.X在审
发明人：吕启深;向真;陈昆;鲜成;黄湛华;张欣 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种网络模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标网络模型；基于目标网络模型的模型参数，计算目标网络模型对应的能耗值；在根据能耗值确定目标网络模型未达到能耗优化结束条件时，调整目标网络模型的模型参数，获得调整后模型参数；将调整后模型参数作为目标网络模型的新的模型参数，返回计算目标网络模型对应的能耗值的步骤，直至达到能耗优化结束条件，获得优化后的目标网络模型。采用本申请实施例方法，通过对预先训练的目标网络模型的能耗进行优化，能够在确保目标网络模型的模型精度的情况下，有效降低目标网络模型运行时的计算推理能耗。
网络模型优化方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]神经网络结构模型搜索方法、装置及存储介质-CN201910979571.7有效
发明人：初祥祥;许瑞军;张勃;李吉祥;李庆源 -专利权人：北京小米智能科技有限公司
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开是关于一种神经网络结构模型搜索方法、装置及存储介质。基于多目标优化超参数生成初始代的网络模型结构种群；对当前代网络模型结构种群进行选择和交叉；基于强化学习变异生成部分网络模型结构，将选择和交叉后的网络模型结构进行随机变异生成其余部分网络模型结构；基于强化学习变异生成的网络模型结构和随机变异生成的网络模型结构，生成网络模型结构新种群；基于当前代网络模型结构种群和网络模型结构新种群搜索出下一代网络模型结构种群；将下一代网络模型结构种群作为当前代网络模型结构种群，重复执行上述过程，直至达到多目标优化状态最优，从最终代的网络模型结构种群中选取适用不同场景的神经网络结构模型
神经网络结构模型搜索方法装置存储介质

[发明专利]网络模型量化方法、装置、计算机设备以及存储介质-CN202111139349.X有效
发明人：梁玲燕;董刚;赵雅倩;温东超 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络模型量化方法、装置、计算机设备以及存储介质，适用于人工智能技术领域，该网络模型量化方法，包括：获取待处理网络模型，根据量化需求对待处理网络模型的权重参数和激活输出分别进行量化处理，得到初始权重参数和激活输出的初始量化参数，构建初始网络模型；获取第一校准网络模型，基于第一校准网络模型对初始网络模型的初始权重参数进行调整，得到第一预处理模型；获取第二校准网络模型，基于第二校准网络模型对第一预处理模型的激活输出的初始量化参数进行调整，得到目标网络模型。采用该方法可以解决通过量化、裁剪等模型压缩的方式缩小大型深度神经网络模型，深度神经网络模型的精度降低的问题。
网络模型量化方法装置计算机设备以及存储介质

[发明专利]网络模型的训练方法、训练装置及计算机可读存储介质-CN202111447393.7在审
发明人：蒋伟 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了网络模型的训练方法、训练装置及计算机可读存储介质。该网络模型用于图像处理，训练方法包括：利用训练样本对网络模型集合中的多个网络模型进行多次迭代训练至满足训练停止条件；多次迭代中的第i次迭代训练包括：利用训练样本对网络模型集合中的多个网络模型进行基础训练，得到多个训练后的网络模型；其中，i为大于1的整数；对至少两个第一目标网络模型进行交叉修正，得到对应数量的第二目标网络模型；第一目标网络模型为多个训练后的网络模型中的网络模型；利用对应数量的第二目标网络模型更新网络模型集合通过上述方式，能够避免搜索网络结构的过程中陷入局部最优解，进而搜索到性能更好的网络模型。
网络模型训练方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于深度学习框架网络训练网络模型的方法、装置和设备-CN202310936007.3在审
发明人：肖海斌;张知行;李想;祝木强;史大超 -专利权人：北京中科腾云科技有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/048 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于深度学习框架网络训练网络模型的方法、装置和设备，通过根据获取的待进行训练的网络模型结构及参数、第一训练目标、第二训练目标以及训练数据集输入已训练好的多模态大型神经网络中，使其根据第一训练目标以及训练数据集对网络模型中参数进行调整直至网络模型达到第一训练目标，则得到初步训练好的网络模型，或者对网络模型进行训练，得到初步训练好的网络模型，再对初步训练好的网络模型进行压缩，得到压缩后的网络模型，再次利用多模态大型神经网络对压缩后的网络模型中参数进行调整直至网络模型达到第二训练目标，则得到训练好的网络模型，采用本方法可得到结构更为简单，其性能更为优良的网络模型。
基于深度学习框架网络训练模型方法装置设备

[发明专利]获取网络模型的方法、存储介质及电子装置-CN202211051056.0在审
发明人：苗振伟;占新;卿泉;袁婷婷 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本发明公开了一种获取网络模型的方法、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取目标数据集；基于第一网络模型和动态路由结构，构建第二网络模型，其中，第一网络模型为图像分类网络模型，第一网络模型包括：多个网络子结构，动态路由结构用于选择跳过或执行多个网络子结构中的至少一个网络子结构，第二网络模型为基于路径选择的初始动态推理网络模型；采用目标数据集对第二网络模型进行训练，得到第三网络模型；基于第三网络模型对动态路由结构进行二值化处理，得到第四网络模型。本发明解决了相关技术中的获取网络模型的方法其网络模型的学习效率低且灵活度低、计算消耗大的技术问题。
获取网络模型方法存储介质电子装置

[发明专利]一种多模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011335125.1在审
发明人：王浩宇;王小捷;江会星;王仲远 -专利权人：北京三快在线科技有限公司;北京邮电大学
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种多模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。该包括：确定待训练的第一网络模型和待训练的第二网络模型，所述第一网络模型和所述第二网络模型为相互关联的两个网络模型；利用训练样本，对所述第一网络模型和所述第二网络模型进行合作式训练，并根据训练结果对所述第一网络模型和所述第二网络模型各自的网络参数进行多次更新，直至训练结束，其中，所述第一网络模型的输出为所述第二网络模型的输入，所述第二网络模型的输出为所述第一网络模型的输入；将训练结束时第一网络模型确定为第一目标网络模型，并将训练结束时的第二网络模型确定为第二目标网络模型该方法可提升对话管理系统策略的丰富性和模型的训练效率。
一种模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]网络模型的调优方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210289198.4在审
发明人：冷明鑫;孟泽民;桂心哲 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供的网络模型的调优方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，可以获取预先训练的目标网络模型及对所述目标网络模型进行量化操作后得到的量化网络模型；获取并将样本数据输入所述目标网络模型进行计算，得到所述目标网络模型中各网络层的输出结果，其中，所述所述目标网络模型中各网络层的输出结果中包括最后一层输出的目标输出结果；根据所述目标网络模型中各网络层的输出结果，确定所述量化网络模型中的掉点层；对所述目标网络模型的各网络层中，所述掉点层对应的目标网络层进行修正，得到修正后的目标网络模型。通过本申请实施例的方法，可以实现对网络模型的调优，提高量化后的网络模型的质量。
网络模型方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种神经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110304132.3有效
发明人：高志鹏;苗东;芮兰兰;莫梓嘉;赵晨;林怡静;谭清;付伟 -专利权人：北京邮电大学;北京驱云科技有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供的神经网络模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，通过根据预设的多组分割点将待训练的图像分类网络模型分割为多组子网络模型；针对各组子网络模型，通过预设损失函数分别计算对应的损失；针对各组子网络模型，根据计算得到的损失进行联合训练，得到多组待输出子网络模型；针对各组子网络模型，分别计算各待输出子网络模型对应的多项性能参数；根据各组子网络模型对应的多项性能参数，通过预设熵权模型，分别计算各组子网络模型对应的综合性能得分；选取各组子网络模型中综合性能得分最高的一组作为目标子网络模型。可以按照目标子网络模型进行图像分类网络模型的部署，从而提高神经网络部署的便利性。
一种神经网络模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]神经网络模型搜索方法、装置以及电子设备-CN202010117434.5有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络模型搜索方法、装置以及电子设备，涉及深度学习技术领域。神经网络模型搜索方法包括：将第一网络模型发送至多个服务器，以使多个服务器中的每个服务器根据第一网络模型生成对应的邻居网络模型；接收每个服务器反馈的邻居网络模型的性能指标；根据性能指标，对网络模型生成器进行更新；在更新后的网络模型生成器生成第二网络模型后，以第二网络模型作为第一网络模型；进行上述迭代更新处理，直至网络模型生成器收敛；以更新后得到的网络模型生成器生成的网络模型作为神经网络模型搜索的结果。利用丰富的服务器等设备资源，能够最大程度上提高网络模型生成器的更新速度，提升神经网络模型的搜索效率，节省搜索时间。
神经网络模型搜索方法装置以及电子设备

[发明专利]多视角的网络攻防仿真系统-CN202011290338.7有效
发明人：朱承;王文浩;朱先强;王云飞 -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： 2021-02-26 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本申请涉及一种多视角的网络攻防仿真系统。所述系统包括：网络信息环境模块，用于配置硬件信息和软件信息，通过硬件信息和软件信息建立网络信息系统模型；背景流量模块，用于模拟用户在所述网络环境中的行为信息，得到背景流量模型；攻防模块，用于根据网络威胁行为建立网络威胁模型和根据网络防御行为建立网络防御模型；仿真模块，用于根据网络信息系统模型、背景流量模型、网络威胁模型以及网络防御模型，构建网络攻防自适应模型；获取预先设置的网络攻防仿真数据，将网络攻防仿真数据输入网络攻防自适应模型，输出网络攻防要素数据。采用本方法能够容易的实现网络攻防推演。
视角网络攻防仿真系统

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