一种深度神经网络的激活量量化方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201710899328.5

申请日：

2017-09-28

公开(公告)号：

CN109583561A

公开(公告)日：

2019-04-05

发明(设计)人：

杨希超张渊谢迪浦世亮

申请人：

申请人地址：

310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555号

IPC主分类号：

G06N304

IPC分类号：

G06N3063

代理机构：

北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413

代理人：

马敬;项京

法律状态：

授权

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-05-07	授权	授权
2019-04-05	公开	公开
2019-04-30	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/04 申请日:20170928

共 50 条

[1]

一种基于深度神经网络的激活量量化方法及装置 [P].

张渊 .

中国专利 :CN109543826A ,2019-03-29

[2]

基于深度神经网络的矢量量化系统及方法 [P].

江文斌 ;

贾晓立 ;

江晓波 ;

胡定禹 ;

刘佩林 .

中国专利 :CN106203624B ,2016-12-07

[3]

一种深度神经网络量化方法及装置 [P].

张渊 ;

谢迪 ;

浦世亮 .

中国专利 :CN110874625A ,2020-03-10

[4]

一种深度神经网络的量化方法及装置 [P].

刘明华 ;

赵建仁 .

中国专利 :CN110188880A ,2019-08-30

[5]

深度神经网络的量化方法、装置、设备及介质 [P].

隋志成 ;

周力 ;

刘默翰 ;

俞清华 ;

赵磊 ;

蒋洪睿 .

中国专利 :CN112219208A ,2021-01-12

[6]

一种优化神经网络模型激活的量化方法 [P].

张东 .

中国专利 :CN114692814A ,2022-07-01

[7]

一种优化神经网络模型激活的量化方法 [P].

张东 .

中国专利 :CN114692814B ,2024-12-06

[8]

用于深度神经网络的激活函数 [P].

李元 ;

安东尼奥斯·特斯切拉斯 ;

克里斯·马丁 .

英国专利 :CN110009092B ,2024-12-10

[9]

用于深度神经网络的激活函数 [P].

李元 ;

安东尼奥斯·特斯切拉斯 ;

克里斯·马丁 .

中国专利 :CN110009092A ,2019-07-12

[10]

一种深度神经网络的卷积层量化方法及装置 [P].

张渊 ;

谢迪 ;

浦世亮 .

中国专利 :CN111160517A ,2020-05-15

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