公开(公告)号：CN113742460A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202010466955.1

申请日：2020-05-28

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 潘邵武 ,  卢惠莉

IPC: G06F16/332 ,  G06F40/30 ,  G10L15/22 ,  H04W4/14 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种生成虚拟角色的方法及装置，涉及AI技术领域，其中，该方法包括获取待生成的第一虚拟角色的第一语义数据和第一语音语义标注数据，基于所述第一语音语义标注数据，生成所述第一语义数据对应的第二语音指令，得到第二语音语义标注数据，基于所述第二语音语义标注数据，训练得到所述第一虚拟角色，其中，所述第一语音语义标注数据包括第一语音指令和用于对所述第一语音指令进行标注的第二语义数据，第二语音语义标注数据包括所述第二语音指令和用于对所述第二语音指令进行标注的所述第一语义数据。本申请提供的技术方案能够降低生成虚拟角色的周期和成本，提高处理AI业务的敏捷性和可拓展性，便于实现AI业务的个性化处理。

公开(公告)号：CN113168565A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN201880099986.9

申请日：2018-12-29

Applicant: 华为技术有限公司

Inventor： 朱佳峰 ,  魏巍 ,  卢惠莉

IPC: G06N3/08

Abstract: 一种神经网络压缩方法及装置，用以解决现有技术中模型压缩不灵活的问题。方法包括：根据初始神经网络模型的第i层的初始权值阈值，对所述第i层的初始权值进行裁剪，得到裁剪后的神经网络模型，所述i取遍1至m中的任意一个正整数，所述m为所述神经网络模型的总层数；对所述裁剪后的神经网络模型进行多次训练，在第t次训练过程中，根据第t‑1次训练得到的神经网络模型第i层的权值阈值确定第t次训练时第i层的权值阈值，根据所述第t次训练时第i层的的权值阈值对所述第t次训练时第i层当前的权值进行裁剪；所述t取遍1至q中的任意一个正数，所述q为多次训练的总次数。这样可以自适应地调整每次裁剪的权重阈值，灵活压缩神经网络。