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公开(公告)号：CN109754066A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811306364.7
申请日：2018-11-02
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 通过量化浮点型神经网络生成定点型神经网络的方法，包括由设备通过将激活函数应用于从包括在浮点型神经网络中的层接收的多个激活值获得多个后激活值，并由设备导出对于多个后激活值中的至少一些的多个统计特征。方法还包括由设备基于多个统计特征确定对于浮点型神经网络的量化的步长，并由设备基于步长确定对于定点型神经网络的最终小数长度。
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公开(公告)号：CN109558945A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201810589961.9
申请日：2018-06-08
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/06
Abstract: 本发明提供一种对人工神经网络进行量化的方法、对人工神经网络进行量化的装置及对浮点神经网络进行量化的方法。一种对人工神经网络进行量化的方法包括：将所述人工神经网络的输入分布划分成多个节段；通过对所述多个节段中的每一个进行近似来产生近似密度函数；基于所述近似密度函数来计算与用于对所述人工神经网络进行量化的至少一个步长对应的至少一个量化误差；以及基于所述至少一个量化误差来确定用于对所述人工神经网络进行量化的最终步长。所述方法同时提供人工神经网络的高的准确性及低的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115545145A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210650242.X
申请日：2022-06-09
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 在优化神经网络模型的方法中，接收关于第一神经网络模型的第一模型信息。接收关于用于执行第一神经网络模型的第一目标设备的设备信息。基于第一模型信息、设备信息以及多个适合性确定算法中的至少一个，执行对第一神经网络模型是否适合于在第一目标设备上执行的分析。输出分析的结果，使得第一模型信息和分析的结果显示在屏幕上。
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公开(公告)号：CN111489761A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201911376200.6
申请日：2019-12-27
IPC: G10L21/0216
Abstract: 提供了一种残留回声估计器、非暂时性计算机可读介质和应用处理器。所述残留回声估计器估计随着通过扬声器输出参考信号而输入到麦克风的麦克风信号的残留回声。残留回声估计器通过使用当前帧处的参考信号的线性回声的幅度和过去帧处的参考信号的线性回声的幅度，估计当前帧处的参考信号的残留回声的幅度，并更新应用于线性回声的幅度的权重。
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公开(公告)号：CN115220833A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210387382.2
申请日：2022-04-13
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06F9/451 , G06F3/0481 , G06N3/08
Abstract: 一种优化神经网络模型的方法，包括：接收关于预训练的第一神经网络模型的原始模型信息；通过对第一神经网络模型执行压缩，生成第二神经网络模型和关于第二神经网络模型的压缩模型信息；并且在屏幕上输出原始模型信息的至少一部分和压缩模型信息的至少一部分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110020717A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201811479804.9
申请日：2018-12-05
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了用于生成不动点神经网络的方法和装置。该方法包括：选择神经网络的至少一个层作为对象层，其中神经网络包括多个层，多个层中的每一层对应于多个量化参数中的相应的一个量化参数；形成候选参数集，该候选参数集包括关于与对象层相对应的多个量化参数的量化参数的候选参数值；基于神经网络的网络性能水平从候选参数值当中确定更新参数值，其中网络性能水平中的每一个对应于候选参数值中的相应的一个候选参数值；以及基于更新参数值更新关于对象层的量化参数。
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公开(公告)号：CN104854895B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201380065589.7
申请日：2013-10-14
Abstract: 提供一种用于改善由通过多个小基站构造的虚拟小区之间的边界区域中的狭窄的切换范围引起的移动性问题的方法和装置。虚拟小区(VC)包括多个分布式基站(DBS)，VC的DBS协作地彼此通信。中间分布式基站(I‑DBS)位于多个VC当中的相邻的至少两个VC重叠的区域中，并且根据时分方案属于不同的VC。
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公开(公告)号：CN110020717B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN201811479804.9
申请日：2018-12-05
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 提供了用于生成不动点神经网络的方法和装置。该方法包括：选择神经网络的至少一个层作为对象层，其中神经网络包括多个层，多个层中的每一层对应于多个量化参数中的相应的一个量化参数；形成候选参数集，该候选参数集包括关于与对象层相对应的多个量化参数的量化参数的候选参数值；基于神经网络的网络性能水平从候选参数值当中确定更新参数值，其中网络性能水平中的每一个对应于候选参数值中的相应的一个候选参数值；以及基于更新参数值更新关于对象层的量化参数。
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公开(公告)号：CN109754066B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN201811306364.7
申请日：2018-11-02
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 通过量化浮点型神经网络生成定点型神经网络的方法，包括由设备通过将激活函数应用于从包括在浮点型神经网络中的层接收的多个激活值获得多个后激活值，并由设备导出对于多个后激活值中的至少一些的多个统计特征。方法还包括由设备基于多个统计特征确定对于浮点型神经网络的量化的步长，并由设备基于步长确定对于定点型神经网络的最终小数长度。
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公开(公告)号：CN109784470A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201810928026.0
申请日：2018-08-15
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种通过对输入人工神经网络(ANN)进行量化来产生输出人工神经网络的人工神经网络量化方法包括：通过对所述输入人工神经网络的第一参数进行量化来获得第二参数；从其中已对所述输入人工神经网络应用所获得的所述第二参数的中间人工神经网络获得样本分布；以及通过对所获得的所述样本分布进行量化来获得所述样本分布的小数长度。也提供一种神经网络量化装置及非暂时性计算机可读记录介质。
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