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: CN109902814A

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: CN109902814B

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

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基于区域综合能源站的边缘计算处理系统

基于区域综合能源站的边缘计算处理系统

作者：江岚郑素群刘世忠徐晓峰毛健瑞毛海鸣相涛徐石王均健 310000 浙江省杭州市临安区玲珑街道珑二路1号(2幢101)

本发明公开了基于区域综合能源站的边缘计算处理系统，所述边缘计算处理系统包括:数据输入模块、数据处理模块、存储模块、通信模块和电源转换模块；所述数据输入模块将区域综合能源站出的模拟流转换为数据信息；所述数据处理模块将数... 详细信息

标准号: CN116628072A

本发明公开了基于区域综合能源站的边缘计算处理系统，所述边缘计算处理系统包括:数据输入模块、数据处理模块、存储模块、通信模块和电源转换模块；所述数据输入模块将区域综合能源站出的模拟流转换为数据信息；所述数据处理模块将数据信息按照时序流水线方式进行任务分配；所述存储模块对任务分配进行存储和调用；所述通信模块将任务分配向服务器传输；所述电源转换模块用于向边缘计算处理系统供电；其中：所述神经网络运算模块包括输入缓冲单元、中间计算缓冲单元、平均池化单元、控制单元和卷积运算单元构成；本发明解决现有技术中边缘计算终端硬件结构复杂、数据处理任务缓慢的技术问题。

关键词：计算处理系统任务分配电源转换模块数据处理模块数据输入模块存储模块区域综合数据信息通信模块能源站神经网络运算模块输入缓冲单元服务器传输流水线方式时序缓冲单元计算终端卷积运算硬件结构数据处理流转换池化调用存储供电

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