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公开(公告)号：CN117746844A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311649867.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于涌现交流规则的多智能体通信方法，包括：说话者模型根据第一上下文面板推理得到第一规则，并结合第一上下文面板的规则标签构建损失函数，以训练更新说话者模型，得到中间说话模型；中间说话模型将第二上下文面板的第二规则发送至听者模型，听者模型根据第二规则从备选答案面板选择正确答案以回答问题面板；根据第二规则和第二上下文面板的规则标签、正确答案和答案标签构建损失函数联合训练中间说话模型和听者模型，得到最终说话模型和最终听者模型；通过最终说话模型提取目标上下文面板的目标规则，最终听者模型根据目标规则从其候选答案中选择答案以完成指定任务。本发明提高了智能体的认知推理能力和表达抽象概念的能力。
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公开(公告)号：CN117689912A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202211013747.1
申请日：2022-08-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/762 , B25J9/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种基于对象的强化学习方法和系统，包括：智能体采集在当前所处环境的观测图像，从该观测图像中识别出对象的位置，并对其进行无监督聚类，得到各对象的类别标签；以该对象的类别标签为监督，通过卷积神经网络对该观测数据进行对象抽取，得到该观测图像的对象表示；基于该观测图像的对象表示，构建该观测图像中对象间的关系，作为该观测图像的特征向量，基于该特征向量执行学习策略，得到目标动作，该智能体执行该目标动作与该环境产生交互。该发明可以提升强化学习中策略的推理能力，使其具备较高的泛化能力。
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公开(公告)号：CN108921012B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201810470989.0
申请日：2018-05-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供了一种利用人工智能芯片处理图像视频帧的方法，包括：图像处理装置获取监控系统实时摄取的监控图像；图像处理装置接收所述监控图像中的视频帧，对所述视频帧进行人工神经网络运算，运算后输出对应于监控图像的突发事件类型数据。该方法可以通过机器学习的方式由电脑程序实时进行监控视频中的突发事件种类判断，节省大量人力资源。
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公开(公告)号：CN110059812B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910079638.1
申请日：2019-01-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种脉冲神经网络运算芯片及相关运算方法，该脉冲神经网络运算方法应用于该脉冲神经网络运算芯片，该方法应用于脉冲神经网络，该脉冲神经网络包括时钟神经元，该方法包括：该时钟神经元在第一时间后，以第二时间为间隔发送时钟脉冲；该脉冲神经网络中与该时钟神经元对应的输出神经元根据该时钟脉冲发送输出脉冲。
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公开(公告)号：CN108416437B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810249510.0
申请日：2016-04-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供了一种用于乘加运算的人工神经网络的处理系统及方法，其中，所述人工神经网络的处理系统，包括：多核心处理模块，其包括多个核心处理模块，用于执行神经网络运算中的乘加运算。本公开用于乘加运算的人工神经网络的处理系统及方法，其在神经网络处理系统中引入多核设计，从而提升神经网络处理系统的运算速度，使得神经网络处理系统性能更高，更加高效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108416436B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810249470.X
申请日：2016-04-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供了一种使用多核心处理模块进行神经网络划分的方法及其系统，其中，人工神经网络的处理系统，包括：多核心处理模块，其包括多个核心处理模块；其中，所述神经网络根据多核处理模式进行神经网络划分，包括：从输入神经元划分、输出神经元划分和权值连接划分。本公开使用多核心处理模块进行神经网络划分的方法及其系统，其在神经网络处理系统中引入多核设计，从而提升神经网络处理系统的运算速度，使得神经网络处理系统性能更高，更加高效。
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公开(公告)号：CN108537329B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201810351549.3
申请日：2018-04-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 一种利用Volume R‑CNN神经网络进行运算的方法和装置，包括：获取同一样本的不同角度的多个图像；利用RPN确定样本检测的推荐区域；利用Fast R‑CNN预测推荐区域中对象的类别和边框；根据预测的对象的边框，利用Volume R‑CNN预测每个对象所占的体积比例；根据Fast R‑CNN预测的对象类别以及Volume R‑CNN预测的对象体积比例，计算出不同类别对象的体积比例；其中，所述RPN、Fast R‑CNN和Volume R‑CNN共享卷积层。本发明可以测量复杂、多种类的样品，通过采用人工神经网络技术和芯片，对不同种类对象的识别更加精确和快速。
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公开(公告)号：CN111831332A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010689114.7
申请日：2020-07-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本公开提供一种用于智能处理器的控制系统，智能处理器的每一层分形计算子单元包括控制系统，控制系统包括：串行分解模块，用于对智能处理器执行分形运算对应的分形指令集进行串行分解，得到串行分解子指令，并对串行分解子指令进行暂存；降级模块，用于对串行分解子指令进行降级，将上一层分形计算子单元对当前层分形计算子单元下发的串行分解子指令修改为当前层分形计算子单元对下一层分形计算子单元下发的串行分解子指令；并行分解模块，用于对降级后的串行分解子指令进行并行分解，得到满足智能处理器中所有分形计算子单元并发运行的并发度要求的并行分解子指令。该控制系统可以高效、准确地控制智能处理器执行分形运算及规约运算。
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公开(公告)号：CN108545556B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201810413441.2
申请日：2018-05-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本公开提供了一种基于神经网络的信息处理装置及方法，所述信息处理装置包括：处理模块和人工神经网络运算模块；其中，所述处理模块用于接收电梯请求信息，并对电梯请求信息进行编码；所述人工神经网络运算模块用于接收编码后的电梯请求信息，并根据编码后的电梯请求信息执行神经网络运算以确定电梯任务调度机制；所述处理模块用于根据所述电梯任务调度机制、电梯繁忙信息及人流集中信息控制电梯运行。本公开基于神经网络的信息处理装置及方法，能够提高电梯运行效率，有效缩短用户等待时间，节省了资源。
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公开(公告)号：CN106529668B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201610979814.3
申请日：2016-11-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/06
Abstract: 本发明提供一种加速深度神经网络算法的加速芯片的运算装置及方法，所述装置包括：向量加法处理器模块，进行向量的加法或减法、和/或深度神经网络算法中的池化层算法的向量化的运算；向量函数值运算器模块，深度神经网络算法中的非线性求值的向量化运算；向量乘加器模块，进行向量的乘加运算；所述三个模块执行可编程指令，互相交互以计算神经网络输出结果以及代表中间层之间神经元作用强度的突触权重变化量；所述三个模块中均设置有中间值存储区域，并对主存储器进行读取与写入操作。由此，能够减少对主存储器的中间值读取和写入次数，降低加速器芯片的能量消耗，避免数据处理过程中的数据缺失和替换问题。
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