检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：不公告发明人 201306 上海市浦东新区同汇路168号B座6层

本发明公开了一种神经网络运算模块，包括存储多层神经网络的输出神经元，输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度的存储单元；控制器单元获取输出神经元，并确定输出神经元的绝对值的平均值Y1和定点化后输出神经元的绝对值的平... 详细信息

标准号: CN111753971A

本发明公开了一种神经网络运算模块，包括存储多层神经网络的输出神经元，输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度的存储单元；控制器单元获取输出神经元，并确定输出神经元的绝对值的平均值Y1和定点化后输出神经元的绝对值的平均值Y2；若Y1/Y2大于预设阈值K，则调整输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度，以使梯度更新精度T与预设精度T_r的差值的绝对值最小；运算单元根据调整后的精度来表示输入神经元、权重和运算得到的输出神经元梯度，以进行后续运算。采用本发明实施例可以在满足运算需求的同时，减少了运算结果的误差和运算开销，节省了运算资源。

关键词：输出神经元输入神经元权重预设运算神经网络运算模块多层神经网络控制器单元存储单元梯度更新运算单元运算结果运算需求运算资源和运算权重和存储

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作者：不公告发明人 201306 上海市浦东新区同汇路168号B座6层

本发明公开了一种神经网络运算模块，包括存储单元、用于从该存储单元获取第L层的输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度；根据输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度，获取梯度更新精度T；当梯度更新精度T小于预设精... 详细信息

标准号: CN110880033A

本发明公开了一种神经网络运算模块，包括存储单元、用于从该存储单元获取第L层的输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度；根据输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度，获取梯度更新精度T；当梯度更新精度T小于预设精度T_r时，调整输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度；和用于根据增大后的输入神经元精度和权重精度来表示第L层的输出神经元和权重和根据增大的输出神经元梯度精度来表示运算得到的第L层输出神经元梯度，以进行后续运算的运算单元。采用本发明实施例可以在满足运算需求的同时，减少了运算结果的误差和运算开销，节省了运算资源。

关键词：输出神经元输入神经元权重存储单元梯度更新运算神经网络运算模块运算单元运算结果运算需求运算资源和运算权重和增大的预设

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作者：不公告发明人 201306 上海市浦东新区同汇路168号B座6层

一种神经网络运算模块，包括存储单元存储多层神经网络的输出神经元、权重精度和输出神经元梯度精度；控制器单元，用于获取定点化前输出神经元的绝对值的平均值Y1和定点化后输出神经元的绝对值的平均值Y2；若Y1/Y2预设阈值K，则获取多... 详细信息

标准号: CN111753972A

一种神经网络运算模块，包括存储单元存储多层神经网络的输出神经元、权重精度和输出神经元梯度精度；控制器单元，用于获取定点化前输出神经元的绝对值的平均值Y1和定点化后输出神经元的绝对值的平均值Y2；若Y1/Y2预设阈值K，则获取多层神经网络的相邻两层输出神经元梯度精度时，根据相邻两层输出神经元梯度精度和权重精度获取误差传递精度预估值Aⁿ；当Aⁿ小于预设精度A_r时，减小相邻两层输出神经元梯度精度及权重精度；运算单元根据减小后精度表示相邻两层输出神经元梯度及权重，并进行后续运算。采用本发明实施例可以在满足运算需求的同时，减小了运算结果的误差和运算开销，节省了运算资源。

关键词：输出神经元两层权重减小多层神经网络预设神经网络运算模块存储单元存储预估控制器单元误差传递运算单元运算结果运算需求运算资源和运算运算

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作者：不公告发明人 201306 上海市浦东新区同汇路168号B座6层

本发明公开了一种神经网络运算模块，包括存储单元、用于从该存储单元获取第L层的输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度；根据输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度，获取梯度更新精度T；当梯度更新精度T大于预设精... 详细信息

标准号: CN110880037A

本发明公开了一种神经网络运算模块，包括存储单元、用于从该存储单元获取第L层的输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度；根据输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度，获取梯度更新精度T；当梯度更新精度T大于预设精度T_r时，调整输入神经元精度、权重精度和输出神经元梯度精度；和用于根据增大后的输入神经元精度和权重精度来表示第L层的输出神经元和权重和根据增大的输出神经元梯度精度来表示运算得到的第L层输出神经元梯度，以进行后续运算的运算单元。采用本发明实施例可以在满足运算需求的同时，减少了运算结果的误差和运算开销，节省了运算资源。

关键词：输出神经元输入神经元权重存储单元梯度更新运算神经网络运算模块运算单元运算结果运算需求运算资源和运算权重和增大的预设

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作者：不公告发明人 201306 上海市浦东新区同汇路168号B座6层

标准号: CN111753970A

一种神经网络运算模块，包括存储单元存储多层神经网络的输出神经元、权重精度和输出神经元梯度精度；控制器单元，用于获取定点化前输出神经元的绝对值的平均值Y1和定点化后输出神经元的绝对值的平均值Y2；若Y1/Y2预设阈值K，则获取多层神经网络的相邻两层输出神经元梯度精度时，根据相邻两层输出神经元梯度精度和权重精度获取误差传递精度预估值Aⁿ；当Aⁿ大于预设精度A_r时，增大相邻两层输出神经元梯度精度及权重精度；运算单元根据增大后精度表示相邻两层输出神经元梯度及权重，并进行后续运算。采用本发明实施例可以在满足运算需求的同时，减小了运算结果的误差和运算开销，节省了运算资源。

关键词：输出神经元两层权重多层神经网络预设神经网络运算模块存储单元存储预估控制器单元误差传递运算单元运算结果运算需求运算资源和运算减小运算

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神经网络运算模块和方法

神经网络运算模块和方法

作者：不公告发明人 100000 北京市海淀区科学院南路6号科研综合楼644室

本发明公开了一种神经网络运算模块，其映射单元接收到第一输入数据的连接关系数据后，根据该第一输入数据的连接关系数据获取处理后的第一输入数据，运算单元获取处理后的第一输入数据和处理后的第二输入数据后，根据指令控制单元对神... 详细信息

标准号: CN109902814B

本发明公开了一种神经网络运算模块，其映射单元接收到第一输入数据的连接关系数据后，根据该第一输入数据的连接关系数据获取处理后的第一输入数据，运算单元获取处理后的第一输入数据和处理后的第二输入数据后，根据指令控制单元对神经网络运算指令进行译码得到的微指令对处理后的第一输入数据和处理后的第二输入数据进行人工神经网络运算；其中，第一输入数据为输入神经元或者权值，第二输入数据为权值或者输入神经元，且第一输入数据和第二输入数据不一致。采用本发明实施例减小了在进行人工神经网络运算之前译码的工作量，进而减小了额外的开销，并且提高了运算速率。

关键词：运算连接关系数据人工神经网络输入神经元减小译码神经网络运算模块神经网络运算指令控制单元映射单元运算单元不一致微指令工作量指令

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神经网络运算模块和方法

神经网络运算模块和方法

作者：不公告发明人 100000 北京市海淀区科学院南路6号科研综合楼644室

标准号: CN109902814A

关键词：运算连接关系数据人工神经网络输入神经元减小译码神经网络运算模块神经网络运算指令控制单元映射单元运算单元不一致微指令工作量指令

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气体泄漏检测装置以及气体泄漏检测方法

气体泄漏检测装置以及气体泄漏检测方法

作者：许嘉佑郑为中中国台湾新北市新店区中正路535号8楼

本发明提出一种气体泄漏检测装置以及气体泄漏检测方法。气体泄漏检测装置包括红外线摄影机以及处理模块。红外线摄影机取得检测目标的连续的多张红外线灰度影像。处理模块耦接红外线摄影机。处理模块对所述多张红外线灰度影像分别进行... 详细信息

标准号: CN113008470B

本发明提出一种气体泄漏检测装置以及气体泄漏检测方法。气体泄漏检测装置包括红外线摄影机以及处理模块。红外线摄影机取得检测目标的连续的多张红外线灰度影像。处理模块耦接红外线摄影机。处理模块对所述多张红外线灰度影像分别进行影像滤波处理，以产生对应于所述多张红外线灰度影像的多组滤波影像。处理模块对所述多组滤波影像分别进行通道融合处理，以产生多个融合影像。处理模块将所述多张融合影像输入至泄漏侦测模块，以使泄漏侦测模块输出泄漏位置信息。泄漏侦测模块为神经网络运算模块。由此，可自动地判断检测目标发生气体泄漏的位置。

关键词：处理模块红外线摄影机灰度影像侦测模块影像红外线气体泄漏检测装置泄漏滤波神经网络运算模块气体泄漏检测滤波处理气体泄漏融合处理泄漏位置影像输入自动地融合检测耦接输出

基于ARM芯片及FPGA的面部识别方法、装置、设备及存储介质

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基于ARM芯片及FPGA的面部识别方法、装置、设备及存储介质

作者：郑翔文 100005 北京市东城区建国门内大街69号

本发明实施例公开了一种基于ARM芯片及FPGA的面部识别方法、装置、设备及存储介质。包括：通过ARM芯片对输入当前神经网络运算模块的面部特征图及当前神经网络运算模块的运算参数分别进行分割，获得面部特征子图和运算子参数；调用FPGA... 详细信息

标准号: CN117671765A

本发明实施例公开了一种基于ARM芯片及FPGA的面部识别方法、装置、设备及存储介质。包括：通过ARM芯片对输入当前神经网络运算模块的面部特征图及当前神经网络运算模块的运算参数分别进行分割，获得面部特征子图和运算子参数；调用FPGA中的神经网络运算加速模块对面部特征子图和运算子参数进行加速运算，获得运算后的面部特征子图；通过ARM芯片对运算后的面部特征子图进行拼接，获得运算后的面部特征图；将运算后的面部特征图作为输入下一个神经网络运算模块的面部特征图，并将下一个神经网络运算模块作为新的当前神经网络运算模块，返回执行上述操作，直到神经网络模型输出面部识别结果。该方法能够提高面部识别的效率。

关键词：面部特征神经网络运算模块运算面部识别和运算子参数神经网络模型神经网络运算存储介质加速模块运算参数调用拼接输出返回分割

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并行运算数据流硬件加速系统及方法

并行运算数据流硬件加速系统及方法

作者：李智军李国欣刘洋刘钧火 230000 安徽省合肥市望江西路5089号中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208

本发明提供一种并行运算数据流硬件加速系统及方法，包括：传感器模块：收集双手手指数据及双手位置数据，并向中央控制模块发送启动信号；滤波模块：去除数据中不需要的数据；芯片内置标识模块：对不同数据进行对应标识；芯片内置LSTM... 详细信息

标准号: CN117369640A

本发明提供一种并行运算数据流硬件加速系统及方法，包括：传感器模块：收集双手手指数据及双手位置数据，并向中央控制模块发送启动信号；滤波模块：去除数据中不需要的数据；芯片内置标识模块：对不同数据进行对应标识；芯片内置LSTM神经网络运算模块：先数据预处理，通过两组运算器对数据进行并行处理，再进行矩阵乘法、卷积计算；中央控制模块：控制数据流向和运算过程；存储模块：存储处理前后的数据，起缓冲作用；转换模块：内置芯片解码器，对处理后的数据进行分类，并改变数据类型；外部设备：包括机械手，通过控制机械手完成相应操作，并与佩戴者进行交互反馈。本发明能够有效保证人员的安全，及时感知到操作失误并进行调整。

关键词：中央控制模块机械手内置外部设备神经网络运算模块芯片解码器传感器模块数据流硬件数据预处理标识模块并行处理并行运算操作失误存储处理存储模块改变数据缓冲作用加速系统矩阵乘法卷积计算控制数据滤波模块内置芯片启动信号双手手指双手位置转换模块和运算运算器两组去除感知佩戴发送反馈分类安全保证