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季宇

作品数：9 被引量：0H指数：0
供职机构：清华大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 9篇中文专利

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 6篇计算装置
  • 5篇神经网
  • 5篇神经网络
  • 5篇网络
  • 4篇硬件
  • 4篇矩阵
  • 4篇矩阵元素
  • 2篇动态特征
  • 2篇硬件系统
  • 2篇映射
  • 2篇映射方法
  • 2篇软硬件
  • 2篇上网
  • 2篇神经网络应用
  • 2篇数据传输
  • 2篇数据传输性能
  • 2篇通信
  • 2篇通信量
  • 2篇片上网络
  • 2篇资源映射

机构

  • 9篇清华大学

作者

  • 9篇张悠慧
  • 9篇季宇
  • 2篇陈文光

年份

  • 2篇2022
  • 4篇2019
  • 2篇2017
  • 1篇2016
共 9 条 记 录，以下是 1-9
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排序方式：
神经网络模型分块压缩方法、训练方法、计算装置及系统
一种用于神经网络的网络模型分块压缩方法，包括：权重矩阵获得步骤，获得经过训练得到的神经网络的网络模型的权重矩阵；权重矩阵分块步骤，按照预定阵列大小将权重矩阵划分成由若干初始子块组成的阵列；待裁剪权值元素集中步骤，根据子块...
张悠慧季宇张优扬
神经网络权重编码方法、计算装置及硬件系统
一种用于神经网络的非拼接权重编码方法，包括：权重定点化步骤，将权重矩阵的每个矩阵元素转换为具有预定比特位数的第一数(S210)；误差引入步骤，在所述第一数中引入具有预定标准差的噪声，获得第二数(S220)；和训练步骤，对...
张悠慧季宇张优扬
神经网络结构化剪枝方法、剪枝装置和电子设备
本申请涉及神经网络结构化剪枝方法、神经网络结构化剪枝装置和电子设备，其中，该方法包括：以最佳排序张量对所述权重张量中对应需要排序的维度进行排序；以预设结构化压缩算法对经过所述最佳排序张量排序之后的所述权重张量进行处理，以...
张悠慧季宇
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基于神经网络动态特征的片上网络资源映射方法
本发明提出了一种基于神经网络动态特征的片上网络资源映射方法，包括以下步骤：获取神经网络中的所有神经元，将神经网络中的每个神经元群中的神经元以一定的初始化规则(顺次/随机)放入片上网络的N个核中，且同一个神经元群中的神经元...
张悠慧季宇陈文光施路平
文献传递
硬件神经网络转换方法、计算装置、编译方法和神经网络软硬件协作系统
将神经网络应用转换为满足硬件约束条件的硬件神经网络的硬件神经网络转换方法、计算装置、编译方法、神经网络软硬件协作系统，该方法包括：获得神经网络应用对应的神经网络连接图；将神经网络连接图拆分为神经网络基本单元；将每个神经网...
张悠慧季宇
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硬件神经网络转换方法、计算装置、软硬件协作系统
将神经网络应用转换为满足硬件约束条件的硬件神经网络的硬件神经网络转换方法、计算装置、编译方法、神经网络软硬件协作系统，该方法包括：获得神经网络应用对应的神经网络连接图；将神经网络连接图拆分为神经网络基本单元；将每个神经网...
张悠慧季宇
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基于神经网络动态特征的片上网络资源映射方法
本发明提出了一种基于神经网络动态特征的片上网络资源映射方法，包括以下步骤：获取神经网络中的所有神经元，将神经网络中的每个神经元群中的神经元以一定的初始化规则(顺次/随机)放入片上网络的N个核中，且同一个神经元群中的神经元...
张悠慧季宇陈文光施路平
神经网络模型分块压缩方法、训练方法、计算装置及系统
一种用于神经网络的网络模型分块压缩方法，包括：权重矩阵获得步骤，获得经过训练得到的神经网络的网络模型的权重矩阵；权重矩阵分块步骤，按照预定阵列大小将权重矩阵划分成由若干初始子块组成的阵列；待裁剪权值元素集中步骤，根据子块...
张悠慧季宇张优扬
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神经网络权重编码方法、计算装置及硬件系统
一种用于神经网络的非拼接权重编码方法，包括：权重定点化步骤，将权重矩阵的每个矩阵元素转换为具有预定比特位数的第一数(S210)；误差引入步骤，在所述第一数中引入具有预定标准差的噪声，获得第二数(S220)；和训练步骤，对...
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