公开(公告)号：CN112785597A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202010928817.0

申请日：2020-09-07

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 方俊 ,  约瑟夫·H·哈松 ,  阿里·沙菲·阿得斯塔尼 ,  哈姆扎·艾哈迈德·阿里·阿卜杜拉齐兹 ,  乔治斯·乔治亚迪斯 ,  陈辉 ,  大卫·菲利普·劳埃德·索斯利

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40 ,  G06K9/62

Abstract: 提供了一种识别图像的方法和系统。所述方法包括：获得人工神经网络的张量；将人工神经网络的张量的量化范围划分为第一区域和第二区域；将第一区域中的张量的值与第二区域中的张量的值单独地量化；将量化的第一区域中的张量的值和量化的第二区域中的张量的值应用于人工神经网络以获得量化的人工神经网络；获得待识别的图像数据；将待识别的图像数据输入到量化的人工神经网络，以执行量化的神经网络来对待识别的图像数据执行图像识别。

公开(公告)号：CN115952850A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211188362.9

申请日：2022-09-28

Applicant: 三星电子株式会社

Inventor： 杨力 ,  方俊 ,  大卫·菲利普·劳埃德·索斯利 ,  约瑟夫·H·哈森 ,  哈姆扎·阿赫麦德·阿里·阿卜杜拉齐兹

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475

Abstract: 一种用于训练神经网络的系统和方法。在一些实施例中，所述方法包括训练全尺寸网络和多个子网络，针对给定硬件平台，从所述多个子网络之中搜索在所述给定硬件平台的目标硬件性能约束下满足预设准确率的子网络，所述训练的步骤包括：执行有监督共同训练的多次迭代，执行每次迭代的步骤包括：共同训练全尺寸网络和所述多个子网络的子集。

公开(公告)号：CN115374777A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202210485989.4

申请日：2022-05-06

Applicant: 三星电子株式会社 ,  加利福尼亚大学董事会

Inventor： 大卫·菲利普·劳埃德·索斯利 ,  金世训 ,  沈晟 ,  阿米尔·古拉米内贾德 ,  约瑟夫·哈松 ,  权祐奭

IPC: G06F40/284

Abstract: 公开了用于自然语言处理的方法和装置。所述方法使用多个子模型来训练所述自注意力模型；每个子模型接收词法单元的输入序列；每个词法单元的输入序列在每个子模型内被评分，以提供每个子模型的词法单元分数；每个子模型具有预定阈值分数。每个子模型从输入序列修剪具有低于子模型的预定阈值分数的分数的词法单元。每个子模型的修剪后的序列用作下一个子模型的输入序列。每个子模型的预定阈值分数不同。