公开(公告)号：CN116108911A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310127409.9

申请日：2023-02-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 董振江 ,  惠志磊 ,  亓晋 ,  孙雁飞 ,  杜霖 ,  文超

IPC: G06N3/082 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了一种深度学习模型的压缩方法、装置及存储介质，包括：获取待压缩的深度学习模型；利用自适应阈值选择器分别对模型各层的权重参数张量和其对应的剪枝阈值向量进行相似度计算，获得模型各层的剪枝自适应阈值；利用自适应细粒度选择器分别对模型各层的权重参数张量进行聚类，获得模型各层的自适应剪枝区域坐标；判断各个自适应剪枝区域的L1范数是否小于对应的剪枝自适应阈值，若是，则将其对应层的自适应剪枝区域坐标的剪枝掩码置为0；若否，将其剪枝掩码置为1；将模型各层中剪枝掩码置为0的自适应剪枝区域坐标对应的权重进行剪枝，得到压缩后的深度学习模型。本发明能够在剪枝效率和剪枝后模型的精度间保持平衡，提高模型计算速度。

公开(公告)号：CN116955732A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310816939.4

申请日：2023-07-05

Applicant: 南京邮电大学 ,  郑州信大先进技术研究院

Inventor： 董振江 ,  文超 ,  陈滏媛 ,  亓晋 ,  孙雁飞 ,  董建阔 ,  陈思

IPC: G06F16/9035 ,  G06F16/9038 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明属于互联网技术领域，公开了一种多维度推理的系统功能块匹配推荐方法，其获取用户信息多维度信息并按照单一维度进行分类存储，统计同一维度下每个属性的功能块操作频度；针对待推荐用户，根据用户信息查询并融合用户历史操作功能块多维度特征，形成菜单栏功能块的匹配推荐规则，动态更新当前用户菜单栏功能块。本发明能够合理准确地给用户提供功能块匹配推荐服务；采用多维度特征融合方法能够更好的适应多种业务系统环境，定时对系统日志数据进行统计分析，及时读取到系统更新增加的功能块，进一步调整匹配推荐策略，能够实现自主更新；只需通过对系统的操作日志进行二次开发，保持原有系统稳定的前提下提供智能推荐服务。