公开(公告)号：CN108416423B

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN201810100412.0

申请日：2018-01-31

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 冀正平 ,  约翰·韦克菲尔德·布拉泽斯 ,  伊利亚·奥夫相尼科夫 ,  沈恩寿

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 实施例包括一种方法，该方法包括：使用阈值对具有多个层的神经网络的层进行修剪；以及使用不同的阈值来重复对所述神经网络的所述层进行修剪，直到经修剪的层的修剪误差达到修剪误差容限为止。

公开(公告)号：CN108288087A

公开(公告)日：2018-07-17

申请号：CN201810019776.6

申请日：2018-01-09

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 冀正平 ,  约翰·韦克菲尔德·布拉泽斯

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06N3/08 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/063 ,  G06K9/6223

Abstract: 一种用于减少深度学习网络的权重存储位的系统和方法，所述系统包括量化模块和簇数减少模块。量化模块对深度学习网络的每一个量化层的神经权重进行量化。簇数减少模块减少具有作为所述多个量化层的聚类误差的最小值的聚类误差的层的簇的预定数量。量化模块基于所述层的簇的减少的预定数量对所述层进行重新量化，簇数减少模块还确定具有作为所述多个量化的层的聚类误差的最小值的聚类误差的另一个层，并减少另一个层的簇的预定数量，直到深度学习网络的识别性能已降低预定阈值为止。

公开(公告)号：CN107392305A

公开(公告)日：2017-11-24

申请号：CN201710333745.3

申请日：2017-05-12

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： J.布拉泽斯 ,  冀正平 ,  张强

IPC: G06N3/04

CPC classification number: G06N3/0481

Abstract: 训练神经网络以生成特征图和相关权重。执行重排序以生成功能等效的网络。可以执行重排序以改进权重的压缩、负载平衡和执行中的至少一个。在一个实现方式中，零值权重被分组，允许在执行期间跳过它们。

公开(公告)号：CN107220942A

公开(公告)日：2017-09-29

申请号：CN201710172554.3

申请日：2017-03-21

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 冀正平 ,  李圭彬 ,  张强 ,  王一兵 ,  柳贤锡 ,  I.奥夫沙恩尼科夫

IPC: G06T5/00 ,  G06T1/00 ,  G06T7/30

CPC classification number: G06T5/002 ,  G06F3/00 ,  G06K9/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/80 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20076 ,  G06T2207/20182 ,  H04N5/217 ,  H04N5/357 ,  G06T1/0007

Abstract: 一种装置和方法。该装置包括图像表示单元，该图像表示单元配置成接收从由动态视觉传感器(DVS)感测的事件产生的帧序列并且从非噪声事件产生置信图；以及图像去噪单元，该图像去噪单元连接至该图像表示单元并且配置成在时空域中将图像去噪。该方法包括由图像表示单元接收从由DVS感测的事件产生的帧序列，并且从非噪声事件产生置信图；以及由连接至该图像表示单元的图像去噪单元在时空域中将从所述帧形成的图像去噪。