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- [发明专利]迭代译码的方法和装置-CN201210413063.0在审
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魏岳军;朱佥;熊杰
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华为技术有限公司
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2012-10-25
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2014-05-07
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H04L1/00
- 本发明公开了一种迭代译码的方法和装置,属于通信领域。所述方法包括:根据预先为每个码块设置的固定迭代次数以及当前码块之前的每个码块的实际迭代次数,获取当前码块译码前节省的迭代次数;根据预先为每个码块设置的固定迭代次数和获取到的当前码块译码前节省的迭代次数,得到当前码块的最大迭代次数;根据当前码块的最大迭代次数,对当前码块进行迭代译码。本发明通过上述方案,根据预先为每个码块设置的固定迭代次数和获取到的当前码块译码前节省的迭代次数获取当前码块的最大迭代次数,依据最大迭代次数对当前码块进行迭代译码,从而可以提高系统性能,提高确定迭代次数的可行性
- 译码方法装置
- [发明专利]人工神经网络的更灵活的迭代运行-CN202110966883.1在审
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T·普法伊尔
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罗伯特·博世有限公司
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2021-08-23
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2022-03-15
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G06V10/764
- 一种用于运行人工神经网络KNN的方法,该KNN将输入在层的序列中处理成输出,该方法具有如下步骤:•在KNN之内规定至少一个由一个或多个层构成的迭代块,该迭代块能被多次执行;•规定迭代块最多应该被执行的迭代次数J;•迭代块的输入被迭代块映射到输出;•所述输出重新作为输入被输送给迭代块并且从迭代块再次被映射到新的输出;•在迭代块自从提交原始输入以来被执行J次之后,由迭代块提供的输出作为输入被输送给KNN的在迭代块之后的后续层或者作为KNN的输出来被提供,•其中在迭代块被执行的迭代之间变换时,表征迭代块中的层的行为的参数的一部分被改变。
- 人工神经网络灵活运行
- [发明专利]人工神经网络的快速且节能的迭代运行-CN202210380148.7在审
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T·普菲尔;T·厄尔斯肯
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罗伯特·博世有限公司
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2022-04-12
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2022-11-01
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G06K9/62
- 人工神经网络的快速且节能的迭代运行。1)的方法(100),所述KNN将层(12a‑12c、13a‑13b)序列中的输入(11)处理为输出(14),所述方法具有步骤:•在所述KNN(1)内设定至少一个由一个或多个层(12a‑12c)组成的迭代块(15)(110),所述迭代块应当被执行多次;•设定应当最多执行所述迭代块(15)的迭代次数J(120);•由所述迭代块(15)将所述迭代块(15)的输入(15a)映射为输出(15b);•将所述输出重新作为输入输送给所述迭代块,并由所述迭代块再次映射为新的输出;•在迭代块从提交原始输入开始执行了J次之后,由所述迭代块提供的输出作为输入输送给所述KNN的跟随所述迭代块的层或作为所述KNN的输出提供,•当在执行迭代块的迭代之间切换时,改变表征迭代块中层的行为的参数的一部分。
- 人工神经网络快速节能运行
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