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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110929867B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN201911059798.6
申请日：2019-10-29
Applicant: 北京小米移动软件有限公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本公开是关于一种神经网络结构的评估、确定方法、装置和存储介质。该方法包括：获取子结构与GPU时间的对应关系，所述对应关系用于指示超网络中各个子结构的GPU时间，所述超网络包括多层搜索空间，每层所述搜索空间包括多个子结构；基于所述对应关系，确定目标神经网络的GPU时间，所述目标神经网络包括依次连接的多层结构，所述目标神经网络的每层结构为对应层的所述搜索空间中的一个子结构；基于所述目标神经网络的GPU时间，对所述目标神经网络的结构进行评估。通过基于所述对应关系，确定目标神经网络的GPU时间，可以快速确定目标神经网络的GPU时间，有利于快速判断目标神经网络是否满足设计需求。
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公开(公告)号：CN110929867A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911059798.6
申请日：2019-10-29
Applicant: 北京小米移动软件有限公司
Abstract: 本公开是关于一种神经网络结构的评估、确定方法、装置和存储介质。该方法包括：获取子结构与GPU时间的对应关系，所述对应关系用于指示超网络中各个子结构的GPU时间，所述超网络包括多层搜索空间，每层所述搜索空间包括多个子结构；基于所述对应关系，确定目标神经网络的GPU时间，所述目标神经网络包括依次连接的多层结构，所述目标神经网络的每层结构为对应层的所述搜索空间中的一个子结构；基于所述目标神经网络的GPU时间，对所述目标神经网络的结构进行评估。通过基于所述对应关系，确定目标神经网络的GPU时间，可以快速确定目标神经网络的GPU时间，有利于快速判断目标神经网络是否满足设计需求。
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公开(公告)号：CN110781999B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201911037319.0
申请日：2019-10-29
Applicant: 北京小米移动软件有限公司
Abstract: 本公开是关于一种神经网络架构的选择方法及装置，该方法包括：获取第t代种群Rt；对种群Rt中包含的个体进行非支配排序，得到k个不同秩的个体组；从k个个体组中依次选出i个个体组；根据第j个个体在每个目标下的拥挤距离，以及每个目标对应的权重，计算第j个个体在多个目标下的加权拥挤距离；从第i个个体组中根据加权拥挤距离选取m个个体，同i‑1个个体组中的所有个体一起组成第t+1代种群Rt+1；令t＝t+1，并再次从对种群Rt中包含的个体进行非支配排序的步骤开始执行，当生成第T代种群RT时，确定种群RT为目标种群。本公开生成了满足决策者偏好的种群，提升了确定个体拥挤度的灵活性。
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公开(公告)号：CN110781999A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911037319.0
申请日：2019-10-29
Applicant: 北京小米移动软件有限公司
Abstract: 本公开是关于一种种群生成方法、神经网络架构的选择方法及装置，该方法包括：获取第t代种群Rt；对种群Rt中包含的个体进行非支配排序，得到k个不同秩的个体组；从k个个体组中依次选出i个个体组；根据第j个个体在每个目标下的拥挤距离，以及每个目标对应的权重，计算第j个个体在多个目标下的加权拥挤距离；从第i个个体组中根据加权拥挤距离选取m个个体，同i-1个个体组中的所有个体一起组成第t+1代种群Rt+1；令t＝t+1，并再次从对种群Rt中包含的个体进行非支配排序的步骤开始执行，当生成第T代种群RT时，确定种群RT为目标种群。本公开生成了满足决策者偏好的种群，提升了确定个体拥挤度的灵活性。
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公开(公告)号：CN110598852A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910810199.7
申请日：2019-08-29
Applicant: 北京小米移动软件有限公司
Abstract: 本公开是关于一种子网络采样方法、构建超网络拓扑结构的方法及装置。其中一种子网络采样方法，应用于超网络拓扑结构中，超网络拓扑结构包括n层，每层包括至少两个子结构，每个子结构包括与上一层子结构一一对应的批量归一化模块，其中，n>0，且n为正整数；方法包括：选取第N层的一个子结构A(N)，其中，1>N≥n；确定第N-1层选取的子结构A(N-1)；在子结构A(N)中确定与A(N-1)一一对应的批量归一化模块C(B)；通过批量归一化模块C(B)将子结构A(N)加入子网络中。通过在超网络拓扑结构中的子结构中设置与前一层对应的批量归一化模块，在采样子网络时动态使用对应的批量归一化模块，子网络不需要额外的训练时间，提高了效率。
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