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网络模型
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排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效性降序
时效性升序
相关度排序
相关度排序
被引量排序
时效性降序
时效性升序
一种深度
网络
模型
存储系统
本发明提供了一种深度神经
网络
模型
存储系统,涉及深度神经
网络
领域,由四个模块组成,包括用户模块,
模型
文件分析模块,
模型
存储更新模块和细粒度
模型
存储模块;用户模块接收用户的深度神经
网络
模型
的系统提交,通过
模型
分析模块和
模型
存...
曾德泽
耿弘民
王胜
田厉峰
李跃鹏
一种神经
网络
模型
级联压缩方法
本发明公开了一种神经
网络
模型
级联压缩方法,该方法包括下述步骤:准备好
网络
模型
和已有的训练数据集后进行
模型
训练;根据有无数据集情况采取不同的级联压缩方法;如果有数据集则依次进行局部统计剪枝、细粒度剪枝、多教师
模型
知识蒸馏对...
阮爱武
王枭
李可
神经
网络
模型
的训练方法及装置
本发明提出一种神经
网络
模型
的训练方法及装置,其中,该方法包括:获取神经
网络
初始
模型
;对所述神经
网络
初始
模型
的
网络
参数进行参数量化以生成参数量化神经
网络
模型
;以及对所述参数量化神经
网络
模型
进行激活量化。由于在训练神经
网络
模...
王桂彬
白锦峰
一种神经
网络
模型
动态分层梯度压缩方法
一种深度神经
网络
模型
动态分层梯度压缩方法,将梯度稀疏化压缩方法与流水线并行技术相结合,为每层神经
网络
匹配一个合适的阈值,通过在后续迭代时动态调整该阈值,实现对每层
网络
传输梯度的自适应压缩。之后,结合给定的
模型
结构和硬件配...
巨涛
康贺廷
张燕
刘帅
火久元
数据处理器件、方法及人工神经
网络
模型
本申请实施例提供了一种数据处理器件、方法及人工神经
网络
模型
,其中,该器件包括:漏电极、源电极、底部栅电极、多个侧栅电极、衬底以及电荷俘获部件,其中:所述底部栅电极位于所述衬底中,多个所述侧栅电极设置于所述电荷俘获部件的上...
赵天石
周永旺
安阳
马淑香
娄凯华
刘晗
脉冲神经
网络
模型
的获取方法及装置
本申请实施例提供了一种脉冲神经
网络
模型
的获取方法及装置,其中,该方法包括:获取训练数据,并使用所述训练数据对待训练的人工神经
网络
模型
进行训练,得到训练好的人工神经
网络
模型
,其中,所述人工神经
网络
模型
的输出层中具有M个神经...
赵雅倩
王斌强
董刚
蒋东东
曹其春
一种信息传播-级联故障双层
网络
模型
优化方法
本发明涉及
网络
模型
领域,尤其涉及一种信息传播‑级联故障双层
网络
模型
优化方法,具体包括:构建UAU信息传输
网络
作为双层交互
网络
模型
的上层
网络
;构建级联故障
网络
作为双层交互
网络
模型
的下层
网络
;定义和分析UAU信息和级联故障传...
宋波
秦艺
一种深度神经
网络
模型
的在线训练方法
本发明公开了一种深度神经
网络
模型
的在线训练方法,涉及深度学习技术领域,解决了
网络
模型
在训练完成后无法使用新的数据集对
模型
进行及时优化调整的技术问题,其技术方案要点是通过离线训练的实例分割
网络
对采集图像进行实例分割,基于多...
耿可可
丁鹏博
殷国栋
祝小元
王金湘
张宁
庄伟超
一种神经
网络
模型
动态分层梯度压缩方法
一种深度神经
网络
模型
动态分层梯度压缩方法,将梯度稀疏化压缩方法与流水线并行技术相结合,为每层神经
网络
匹配一个合适的阈值,通过在后续迭代时动态调整该阈值,实现对每层
网络
传输梯度的自适应压缩。之后,结合给定的
模型
结构和硬件配...
巨涛
康贺廷
张燕
刘帅
火久元
一种自适应神经
网络
模型
构建方法及装置
本发明提出了一种自适应神经
网络
模型
构建方法及装置,解决了在复杂条件下,神经
网络
中神经元的高效自适应选择的问题。根据输入序列,获得与输入序列数据相对应的基本单元,进而完成链式生成式神经
网络
模型
的构建及训练优化。本发明提出的...
刘凡平
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