卷积核大小如何确定
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高通公司申请成型卷积核专利,利用成型核处理输入数据补丁以生成...金融界2024年5月2日消息，据国家知识产权局公告，高通股份有限公司申请一项名为“成型卷积核“公开号CN117957545A,申请日期为2022年8月。专利摘要显示，本公开的某些方面提供了用于使用成型卷积核的技术，包括：接收输入数据补丁；以及利用成型核处理该输入数据补丁以生成卷还有呢？
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...神经网络压缩过程过多的或错误的删除第一输入特征图所对应的卷积核由于在确定第一输入特征图对应的重要性参数时综合考虑了该第一输入特征图的稀疏程度及第一输入特征图所包含特征的数量，因此重要性参数对于第一输入特征图的重要程度的评价更为准确，根据该重要性参数确定神经网络压缩后第一输入特征图对应的第二卷积核的数量，可避免神经网是什么。
北京君正申请低比特任意大小独立卷积的simd的优化方法专利,实现...北京君正集成电路股份有限公司申请一项名为“一种低比特任意大小独立卷积的simd的优化方法“公开号CN117492842A,申请日期为2022年7月。专利摘要显示，本发明提供一种低比特任意大小独立卷积的simd的优化方法，包括：S1、卷积核数据的处理，数据存储方式采用卷积计算的方好了吧！
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合肥君正申请一种基于 NNA1.0 的 5x5 卷积的实现方法专利,提高 5x5 ...合肥君正科技有限公司申请一项名为“一种基于NNA1.0 的5x5 卷积的实现方法“公开号CN202310239042.X,申请日期为2023 年3 月。专利摘要显示，本发明提供一种基于NNA1.0 的5x5 卷积的实现方法，包括：S1,对于5x5 卷积，对卷积核矩阵进行拆分，按照拆分后的卷积核大小依次写小发猫。
清华大学取得采用填充后图像传感芯片进行首层卷积层处理的方法专利...本发明实施例提供一种采用填充后图像传感芯片进行首层卷积层处理的方法，该方法包括：基于填充后图像传感芯片中新的焦平面的大小、首层卷积层中卷积核的个数和首层卷积层中卷积核的大小在所述新的焦平面上周期性的排列所述首层卷积层；采用新的焦平面对各处理单元中采集的图说完了。
ゃōゃ
华为公司取得神经网络压缩专利,可以进一步减少三维卷积神经网络的...该方法包括：对待压缩的三维卷积神经网络包括的第一三维卷积核执行以下操作：在该第一三维卷积核的时间维度上对该第一三维卷积核进行正交变换；根据正交变换后的该第一三维卷积核在时间维度上的稀疏性，对该第一三维卷积核的时间维度进行剪枝，得到压缩后的三维卷积神经网络。..
海康威视取得基于神经网络的卷积方法及装置专利,能够在二维神经...输入CnD卷积神经网络与所述n维卷积核执行卷积运算的n维特征图分别转换为多个不同的二维卷积系数、多个不同的二维特征图，将每个二维卷积系数与其对应的二维特征图进行二维卷积计算得到参考卷积结果，依据各个参考卷积结果确定n维卷积核与n维特征图进行卷积的目标卷积结果后面会介绍。
华为公司取得卷积神经网络的压缩方法及装置专利,有利于降低计算...本发明公开了一种卷积神经网络的压缩方法，包括：根据第一卷积神经网络中每个卷积层的参数压缩比计算得到所述每个卷积层通道维的切分数s;将第一卷积神经网络中每个卷积层转换为第一卷积层和第二卷积层，根据每个卷积层对应的第一卷积层中基元的大小确定第一卷积神经网络中各等会说。
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...能够充分利用现有硬件资源实现加速算法对卷积神经网络运算的加速通过利用现有卷积运算硬件中的A个第一加法器、A个乘法器和B个第二加法器对输入卷积核运算的A个第一目标数据执行一维加速算法运算，得到第一运算周期的卷积运算结果；将A个第一目标数据进行右移，移出2个第一目标数据的同时移入2个新的目标数据，得到A个第二目标数据；通过A后面会介绍。
海康威视申请模型压缩方法专利,专利技术能使目标模型与目标平台的...当待压缩模型的卷积核大小与模型参数中的与通道数相关的参数一致时，其与目标平台的适配性最好。基于此，根据待压缩模型的卷积核大小从多组模型参数中确定与待压缩模型的卷积核大小匹配的目标参数，该目标参数即待压缩模型期望的与通道数相关的参数。这样根据目标参数对待压还有呢？
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