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计算装置、方法、板卡和计算机可读存储介质
本披露公开了用于对多比特位宽数值进行处理的计算装置、集成电路板卡、方法和计算机可读存储介质,其中该计算装置可以包括在组合处理装置中,该组合处理装置还可以包括通用互联接口和其他处理装置。所述计算装置与其他处理装置进行交互,共同完成用户指定的计算操作。组合处理装置还可以包括存储装置,该存储装置分别与设备和其他处理装置连接,用于存储该设备和其他处理装置的数据。本披露的方案可以对多比特位宽数值进行拆分,以使得处理器的处理能力不受位宽的影响。
一种神经网络的定点化方法、装置
本申请公开了一种神经网络的定点化方法,对神经网络进行至少如下之一低比特量化：对神经网络中的卷积层输入激活值进行第一低比特量化,对卷积层中卷积核权值进行第二低比特量化,对神经网络中除了卷积层之外的非卷积功能层,将非卷积功能层的输入激活值进行第三低比特量化；在进行所述任意低比特量化之后,基于当前低比特量化后的神经网络,进行重训练,基于重训练后的神经网络中各低比特量化结果,进行定点化；其中,所述第一低比特、第二低比特、第三低比特均在1比特至8比特以内。本申请使得最终激活值和/或卷积核权值都用低比特定点化表示,可以方便移植到嵌入式平台、专用集成电路之中。
基于STDP法则的全数字脉冲神经网络硬件系统及方法
本发明公开了一种基于STDP法则的全数字脉冲神经网络硬件系统及方法,本发明有机地结合了神经生物学中的STDP法则,以及数字电路中可并行化处理数据的优势,将会在图像处理领域高效地完成对图像数据集的训练和识别任务。该脉冲神经网络系统包含输入层神经元模块、可塑性学习模块、数据线控制模块、突触阵列模块、输出层神经元模块和实验报告模块。输出层神经元模块的输出端连接数据线控制模块的输入端和可塑性学习模块的输入端,可塑性学习模块的输出端连接数据线控制模块的输入端,数据线控制模块的输出端连接突触阵列模块的输入端,突触阵列模块的输出端连接输出层神经元输入端,输出层神经元的输出端连接实验报告模块的输入端。
消除数据副本的方法、神经网络处理器及电子产品
本发明涉及一种消除数据副本的方法、神经网络处理器及电子产品。在神经网络硬件实现时,经常会出现权重数据相同但属于不同的神经元或神经元簇之间的连接的情况,这导致在设计芯片时需要预留足够的存储空间,而这进一步会导致类脑芯片的功耗、存储空间乃至芯片面积提升等资源消耗高的技术问题。为了解决这一技术问题,本发明提出了基于源地址转换、别名机制的技术手段。基于该技术手段的技术方案仅仅需要在神经元激活输出时触发别名对应的神经元注册相应的激活输出,并在别名对应的神经元激活输出时同时还输出已注册的相应的输出。本发明可实现消除冗余权重数据副本,降低资源消耗的技术效果,对人工神经网络和脉冲神经网络均可适用。
基于时延尺度长短期记忆网络与传递熵的脑肌耦合方法
本发明提出了一种基于时延尺度长短期记忆网络与传递熵的脑肌耦合方法。本发明首先设计自适应选择器来选择不通时延尺度的长短期记忆网络提取时序特征,对时域特性进行傅里叶变换转换为频域特征。其次对于相同频率点处的脑肌电信号的频域特征求取传递熵,作为基准耦合强度。最后计算最佳时延尺度模型提取的序列在相同频率处的传递熵,求传递熵与基准耦合强度之间的面积即为该频段的耦合强度。本发明利用增加时延尺度的长短期记忆网络提取出信号的特征序列,然后用传递熵计算出耦合面积,以此探究人体在不同的行为动作下皮层与肌肉的耦合关系,解码人体的运动意图,拓展了研究人体运动机制的方法。
一种基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法及系统
本发明提出了一种基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法及系统,涉及船舶运动极短期预报。该基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法通过获取初始数据,初始数据包括船舶运动本身数据、其他船舶运动姿态数据和波高数据,然后将初始数据进行预处理,以生成有效初始数据,然后根据有效初始数据分别采用多种预置的LSTM神经网络模型对船舶运动进行预测,以生成多种预测结果,再将多种预测结果进行对比,以生成对比结果,并根据对比结果得到最终的预报结果信息,从而使得预测结果从多方面进行预测,并且将预测结果进行对比得到,各个预测结果之间的差异越小,说明预测结果更加可靠,从而提高了船舶运动极短期预报的准确性。
一种深度卷积神经网络加速方法、模块、系统及存储介质
本发明提供了一种深度卷积神经网络加速方法、模块、系统及存储介质,通过获取输入特征；获取输入特征的高位特征以及低位特征；对高位特征进行卷积以及最大值池化,得到高位池化结果；根据高位池化结果,得到对应的最大池化区域；对低位对应特征进行卷积,得到低位卷积结果；根据高位池化结果以及低位卷积结果,获得输入特征的最大池化结果。可见,采用输入特征的高位特征进行近似卷积,找到最大池化区域,再对低位特征对应的部分进行卷积,直接可以得到低位特征的低位池化结果,最终得到输入特征的最大池化结果因此可以减少输入特征进行最大池化时,减少低位特征75％的冗余卷积乘加操作,最终实现提高卷积池化计算的计算速度,降低计算能耗。
基于单元重要度的条件计算方法
本发明公开了一种基于单元重要度的条件计算方法,包含：S1：预先训练主干残差网络M；S2：构建门控网络G；S3：计算所述主干残差网络M中每个所述残差单元对每一张输入图像的重要度；S4：将所述输入图像及其对应的各所述残差单元的重要度组成为输入-标签对,构建数据集,通过所述数据集训练所述门控网络G；S5：对所述主干残差网络M进行微调以适应动态裁剪；S6：重复步骤S3-S5直到模型的裁剪率和精度满足预设条件。本发明的基于单元重要度的条件计算方法,计算主干残差网络M中每个残差单元对每一张输入图像的重要度,并以此构建数据集用于训练门控网络G,使门控网络G能够根据输入图像与中间特征图,预测出不同残差单元的重要度。
基于支持向量回归的交互式多模型算法、系统、存储介质及计算机设备
本发明提供一种基于支持向量回归的交互式多模型算法,包括搭建基于支持向量回归的交互式多模型算法,获取算法的调节系数；选取训练集和标签集；根据支持向量回归网络模型及其训练参数,使用训练参数对支持向量回归网络模型进行训练,将待处理的对应模型的目标状态输入交互值和量测输入到上述改进模型中得到目标当前时刻状态估计值。本发明借助支持向量回归网络,增强了传统交互式多模型算法的自适应调整能力,其中支持向量回归网络作为反馈网络来根据每种模型对应的目标状态输入交互值和量测首先进入反馈网络得到当前时刻调节不同模型过程噪声协方差的系数,建立起模型匹配程度和过程噪声协方差系数之间的映射,减少模型不匹配时的跟踪误差。
一种基于深度学习的网络加密流量识别方法
一种基于深度学习的网络加密流量识别方法,属于深度学习的识别算法领域。特征工程存在流量特征提取和选择方而耗时耗力的问题。一种基于深度学习的网络加密流量识别方法,获取数据集；对数据集进行预处理；利用SMOTE算法平衡数据集得到数据样本流；对DenseNet模型进行训练,并利用训练好的模型自动进行特征提取；添加softmax层,对加密流量进行识别判断。本发明设计了在数据类别不平衡条件下的基于深度学习的加密流量识别模型,缩短特征识别所需时间。

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