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最新技术
深度学习模型的定点量化方法及装置
本发明公开了深度学习模型的定点量化方法及装置,该方法包括以下步骤:输入校准数据至目标模型,按顺序将目标模型的模型参数和激活值作为量化对象,执行以下步骤:输入校准集数据,按层提取目标模型的量化对象,获取量化对象的分布直方图,通过自适应KL散度方程对量化对象的分布直方图进行缩放,并基于预设量化位数获取不同的小数点位置对应的KL散度值,比较得出量化对象的第一量化结果。本发明弥补了KL散度算法仅关注概率的缺陷,优化量化结果,在保证量化后的模型一定的精度的情况下,能大幅度提升量化的速度,提高了量化的效率,节省了时间。
一种离线量化工具的精度调优方法
本发明提供一种离线量化工具的精度调优方法,涉及深度学习领域,包括:步骤S1,判断深度学习模型是否适合第一权重调优方案:若否,转向步骤S2;若是,根据第一权重调优方案对卷积层的权重和偏置进行调优,以重新赋值得到第一调优模型;步骤S2,用第二权重调优方案及第一训练数据对第一调优模型的各卷积层权重调优得到量化因子集;步骤S3,将第二训练数据输入第一调优模型,根据量化因子集计算得到权重最大值和权重最小值,对各卷积层的权重进行截断,并对第一调优模型中的权重赋值得到第二调优模型;步骤S4,用离线量化工具对第二调优模型量化得到量化模型。本技术方案联用多种权值调优方案对网络模型进行量化调优,提升了深度学习模型的精度。
用于生成式神经网络的权重解调
本发明公开了用于生成式神经网络的权重解调。基于样式的生成式网络架构使得能够对合成输出数据(诸如图像)进行特定于比例的控制。在训练期间,基于样式的生成式神经网络(生成器神经网络)包括映射网络和合成网络。在预测期间,映射网络可以被省略、复制或评估若干次。合成网络可用于生成具有多种属性的高度变化的、高质量的输出数据。例如,当用于生成人的面部的图像时,可变化的属性是年龄、种族、相机视点、姿势、面部形状、眼镜、颜色(眼睛、头发等)、发型、照明、背景等。取决于任务,生成的输出数据可以包括图像、音频、视频、三维(3D)对象、文本等。
识别图像的方法和设备
提供了识别图像的方法和设备。所述方法包括:获得待识别的图像数据作为神经网络的输入数据;基于待识别的图像数据执行与神经网络的每个层有关的操作,以获得图像识别的结果;和输出图像识别的结果,其中,针对神经网络的目标层中的每个:提取目标层的元数据;通过将目标层的元数据与每个参考层的参考元数据进行比较,测量目标层与每个参考层之间的相似度;基于相似度在参考层之中选择对应层;和基于与对应层匹配的参考并行化策略,生成目标层的并行化策略,并且使用目标层的输入数据基于并行化策略执行与目标层有关的操作的并行处理。
网络结构的搜索方法、装置、设备及存储介质
本申请实施例公开了一种网络结构的搜索方法、装置、设备及存储介质。该网络结构的搜索方法包括:根据预设的搜索策略,获取第一网络结构;通过预设的性能预测模型,确定所述第一网络结构的目标网络性能;根据所述目标网络性能更新所述搜索策略,并根据更新后的所述搜索策略获取第二网络结构,直至满足预设的停止搜索条件。本申请实施例中减短了网络结构的训练时间,进而减短了网络结构的搜索时间。
一种基于信道状态信息的穿墙被动人数预测方法
本发明属于基于信道状态信息的穿墙被动人体检测技术领域,具体涉及一种基于信道状态信息的穿墙被动人数预测方法。本发明针对当收发机在墙体两侧时对人体数量的预测的问题,提供了一种当Wi-Fi信号穿过不同墙体材料时都能保持较高检测性能的方法。本发明分别从子载波的时域相关性和子载波之间的相关性提取多维特征,并选取对处理复杂数据具有良好能力的BP神经网络完成检测特征与预测结果映射。
基于多模态知识图谱的机器人个性化情感互动装置及方法
本发明提出了一种基于多模态知识图谱的机器人个性化情感互动装置及方法,该装置包括多模态知识图谱、用户注册模块、状态识别模块、互动实施模块、知识更新模块。多模态知识图谱存储每个已注册用户的信息;用户注册模块用于为新用户注册;状态识别模块用于识别当前用户的身份和情感;互动实施模块用于生成与当前用户个性化情感互动的实施方案并下发给机器人执行;知识更新模块用于更新已注册用户在多模态知识图谱中的信息。本发明考虑了用多模态知识图谱分别存储每个用户的个性化信息,可以有效地应用于家庭服务机器人,让家庭中的每个用户都能获得个性化的情感互动体验。
多智能体标注场景下标注任务的真值发现方法
本发明公开了一种多智能体标注场景下的可靠性估计与真值发现方法,包括:步骤1:收集置信度:收集买家所购买标注服务的智能体提供给标注任务的标签的置信度;步骤2:预处理:将步骤1收集的各标签的置信度与买家给定置信度阙值进行比较,将置信度高于买家给定置信度阙值的标签标记为真,将置信度低于或等于买家给定置信度阙值的标签标记为假;步骤3:确定智能体的可靠性参数和标注任务的置信度参数;步骤4:判断步骤3得到的最终标注任务的置信度参数若高于买家给定阙值,则确认该标注任务的标签为正确标签。针对智能API标注市场中的多智能体标注方案中,能估计每一个标注智能体的可靠性程度,并且输出标注任务的多个标签推断结果及置信度。
一种面向未知环境的多放射源在线探寻方法
一种面向未知环境的多放射源在线探寻方法,属于未知空间内多放射源位置和强度信息在线探寻技术领域。解决现有了未知空间内多放射源检测存在准确性差,效率低的问题。本发明每次测量集迭代中,消耗的时间与粒子群数目呈线性关系,因此不会随放射源数目的增加而陷入维度灾难困境,体现了本发明所述在线预测方法的高效性。此外,由于在原始PSPF算法基础上引入了自适应差分进化思想,使得本发明方法不仅减少了各个群的粒子数,还提高了预测的准确性。本发明适用于未知环境的多放射源探寻。
一种高通量鱼苗在线计数装置和方法
本发明涉及渔业养殖装备技术,旨在提供一种高通量鱼苗在线计数装置和方法。该装置包括鱼苗观察通道、摄像设备、支撑框架和鱼苗缓存轨道;在鱼苗缓存轨道起始端设出水口;鱼苗观察通道倾斜固定在支撑框架中部,且通过弯曲轨道与鱼苗缓存轨道连接;鱼苗观察通道的末端连接至鱼苗出口段,后者位于支撑框架的下部;鱼苗缓存轨道的顶部呈敞口状,弯曲轨道、鱼苗观察通道和鱼苗出口段的顶部均为封闭状态。本发明采用光滑的弯曲轨道和斜面通道进行鱼苗分离,不仅提高了鱼苗通过速度,能将单位时间内的鱼苗通量提高几倍,而且降低了对鱼苗的剐蹭损伤;能够实现大批量鱼苗实时在线连续计数,提高了鱼苗计数效率,有效降低误检和漏检对计数准确率的影响。