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  • 本申请涉及基于三维集成和基板互联异构存储介质的存算一体神经网络处理器及其控制方法,包括:片外易失性存储芯片,与逻辑芯片相连接,用于与所述逻辑芯片进行信息交互;片外非易失性存储芯片,与所述逻辑芯片相连接,用于与逻辑芯片进行信息交互;以及逻辑芯...
  • 本申请涉及基于三维集成异构存储介质的存算一体神经网络处理器及其控制方法,包括:片外易失性存储芯片,与逻辑芯片相连接,用于与所述逻辑芯片进行信息交互;片外非易失性存储芯片,与所述逻辑芯片相连接,用于与所述逻辑芯片进行信息交互;以及所述逻辑芯片...
  • 本发明公开了基于CMOS晶体管的混合内存电路用于神经网络在线训练与推理的方法,该方法采用CMOS晶体管突触器件与CMOS电容组成突触单元,替代传统的忆阻器和铁电电容,CMOS晶体管突触器件的写入耐久性远优于传统忆阻器,且CMOS电容读操作无...
  • 本发明的光子模拟迭代计算装置包括:输出第一光信号;将第一光信号均分为第二、第三、第四和第五光信号;根据与原值对应的第一调制电压,对第二光信号的功率进行调制,生成第六光信号;将第六光信号均分为第七和第八光信号;利用与求解矩阵对应的第二调制电压...
  • 本发明公开了一种基于相变超表面与全息光场调制的存算一体化光子计算系统及方法,针对现有光子计算架构中存储与计算分离、动态调制速度慢及精度受限的问题,本发明提出了一种利用蓝光光盘或相变存储晶圆作为高密度全息权重存储介质,结合高速空间光调制器与光...
  • 本申请实施例提供了一种模型训练方法、模型推理方法以及相关装置,用于通过训练后的组合模型对输入数据进行推理得到推理结果,训练后的组合模型中的小语言模型基于交叉注意力机制进行交互,进而提高模型生成推理结果的质量。该方法包括:获取第一中间状态;获...
  • 一种示例性设备包括接口电路、机器可读指令和至少一个处理器电路,该至少一个处理器电路由机器可读指令编程以将基础模型的基本模型稀疏化以生成稀疏基本模型、将神经低秩适配器搜索应用于稀疏基本模型、并且基于神经低秩适配器搜索对稀疏基本模型的应用输出经...
  • 本申请涉及基于转换器的神经网络中的高效令牌修剪。键‑值(KV)缓存通过允许注意力操作随着总序列长度呈线性(而非二次地)扩展来加速大型语言模型(LLM)中的推理。由于现代LLM中的较大上下文长度,KV缓存大小可超过模型大小,这可能负面地影响吞...
  • 本发明涉及网络剪枝,具体涉及基于逐层剪枝率优化的神经网络剪枝系统及方法,建模模块,识别待剪枝神经网络的可剪枝层,并构建剪枝率优化问题模型;评估模块,为全局寻优模块提供搜索方向指引,并支持对采用剪枝率向量进行剪枝后的神经网络进行快速微调;全局...
  • 本申请公开了一种神经网络模型剪枝方法及系统,涉及模型剪枝领域,包括:获取第一神经网络模型;对模型中的标准层进行替换,获得第二神经网络模型;将模型中的每一个残差模块中添加相关性门控,用于对相关性传播进行控制,线性层的输出端添加稀疏滤波器,用于...
  • 本发明公开了一种基于集成学习的无监督深度神经网络搭建方法,具体涉及神经网络技术领域,获取井下检波器的连续波形记录,经预处理得到离散波形样本并分配索引,构建伪标签池,初始化并行神经网络;执行基于隐状态一致性的前向校正训练,动态修正伪标签并更新...
  • 本申请提供一种用于旅游推荐的自监督学习模型的训练及推荐方法,涉及数据处理技术领域,方法包括:对基于游客文旅数据,构建异构信息图进行边随机掩码后输入目标编码器提取特征,获得节点嵌入;通过互相关解码器对每两个节点的节点嵌入进行计算和结果拼接获得...
  • 本发明公开一种基于主动学习与难例挖掘的AI打标闭环方法,该方法通过训练初始模型后,并行计算不确定性、代表性、多样性三维度价值指标,经闭环反馈控制器动态加权筛选高价值样本;识别难例,采用DBSCAN聚类并检索相似样本扩充,存入动态池;分发标注...
  • 本申请实施例提供了一种强化学习处理方法、存储介质、电子装置及计算机程序产品,该发送方法包括:根据用于输出分析的机器学习模型的模型推理获取结果反馈,并根据结果反馈生成强化学习所需的奖励和/或状态;根据奖励和/或状态从第一实体获取动作反馈,可以...
  • 本发明公开一种基于COT提示与自监督奖励生成的强化学习方法及系统,包括:在输入提示前添加预设数量的高质量COT样例,形成增强提示;利用策略模型基于增强提示生成多个输出;通过锚点模型对多个输出进行合成,生成合成参考;基于合成参考的答案是否能够...
  • 本申请提供一种基于通用过程奖励建模的机器人强化学习训练方法、装置及电子设备,涉及人工智能和机器人控制技术领域,该方法包括:获取与强化学习训练任务相关的机器人操作演示视频,并基于机器人操作演示视频对预先训练的通用过程奖励模型进行微调,得到目标...
  • 本说明书实施例提供一种链路生成、强化学习、数据处理方法、设备及存储介质。该方法中,获取第一数据处理任务的第一任务需求;根据第一任务需求,从多个备选算子中匹配所需的多个第一算子并基于多个第一算子生成第一待优化数据处理链路;根据第一待优化数据处...
  • 一种模型泛化能力提升方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括:通过收集用户偏好反馈,使得模型优化能够直接利用领域使用者(用户)的局部知识和意图,无需获取敏感的原始场景数据或大量标准标注,降低了数据门槛与隐私风险;根据所有偏好反馈构建奖励模...
  • 本发明公开了一种基于强化学习大模型的智能决策方法,包括:获取环境状态数据并进行特征提取处理,编码融合形成统一语义状态表示;将语义状态输入强化学习大模型处理,并行生成结构化决策计划和决策证书;基于计划与证书进行约束感知重构,构建子决策单元并生...
  • 本发明属于自然语言处理领域中的对抗攻击技术,涉及一种基于表情符号扰动的大语言模型黑盒对抗样本生成优化方法。该方法通过构建表情符号插入的扰动表示方式,采用连续编码与离散插入相结合的机制,将表情符号的插入位置与插入类型建模为可在连续空间中求解的...
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