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公开(公告)号：CN110222833B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201810171695.8
申请日：2018-03-01
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/063
Abstract: 一种数据处理电路，涉及数字电路领域，包括第一计算电路和输入控制电路。第一计算电路包括一个或多个子计算电路，每个子计算电路包括第一加法运算电路、乘法运算电路、第一比较运算电路，和第一非线性运算电路，其中，第一非线性运算电路包括指数运算电路和对数运算电路中的至少一个。输入控制电路用于控制第一计算电路读取输入数据和输入参数，以及根据接收的第一指令控制第一计算电路包括的子计算电路中的上述运算电路，对输入数据和输入参数进行运算。数据处理电路不仅能够实现基本的乘和累加运算，还能通过第一非线性运算电路实现对数运算、指数运算或幂运算等更加复杂的运算，从而适应更多神经网络层的计算。
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公开(公告)号：CN112686365A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910996290.2
申请日：2019-10-18
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请是关于一种运行神经网络模型的方法、装置和计算机设备，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取当前卷积层的输入数据和权重参数数据；对输入数据进行winograd处理；对权重参数数据进行winograd处理；降低winograd处理后的权重参数数据的数据位数目，对降位后的权重参数数据进行量化处理；基于待运算的输入数据和待运算的权重参数数据进行卷积运算；对中间输出数据进行反量化处理；对反量化处理后的中间输出数据进行winograd结果变换处理，得到当前卷积层的输出数据。采用本申请，提高卷积层的运算速度，最终可以实现提高整个神经网络模型的运行速度的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222833A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201810171695.8
申请日：2018-03-01
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/063
Abstract: 一种数据处理电路，涉及数字电路领域，包括第一计算电路和输入控制电路。第一计算电路包括一个或多个子计算电路，每个子计算电路包括第一加法运算电路、乘法运算电路、第一比较运算电路，和第一非线性运算电路，其中，第一非线性运算电路包括指数运算电路和对数运算电路中的至少一个。输入控制电路用于控制第一计算电路读取输入数据和输入参数，以及根据接收的第一指令控制第一计算电路包括的子计算电路中的上述运算电路，对输入数据和输入参数进行运算。数据处理电路不仅能够实现基本的乘和累加运算，还能通过第一非线性运算电路实现对数运算、指数运算或幂运算等更加复杂的运算，从而适应更多神经网络层的计算。
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公开(公告)号：CN112686365B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN201910996290.2
申请日：2019-10-18
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本申请是关于一种运行神经网络模型的方法、装置和计算机设备，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取当前卷积层的输入数据和权重参数数据；对输入数据进行winograd处理；对权重参数数据进行winograd处理；降低winograd处理后的权重参数数据的数据位数目，对降位后的权重参数数据进行量化处理；基于待运算的输入数据和待运算的权重参数数据进行卷积运算；对中间输出数据进行反量化处理；对反量化处理后的中间输出数据进行winograd结果变换处理，得到当前卷积层的输出数据。采用本申请，提高卷积层的运算速度，最终可以实现提高整个神经网络模型的运行速度的目的。
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公开(公告)号：CN105654955A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610156615.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种语音识别方法及装置，包括：获取第一声学模型，所述第一声学模型表示输入的语音信号与预设状态的映射关系，所述预设状态为与所述语音信号对应的文本的基本组成元素；接收第一语音信号；根据所述第一语音信号及第二声学模型确定所述预设状态的概率值；所述第二声学模型是根据输入的第二语音信号及所述第一声学模型确定得到的，所述第一语音信号及所述第二语音信号是由相同的用户输入的；所述语音信号包括所述第一语音信号及所述第二语音信号；根据预设的语言模型及词典将所述第一语音信号对应的所述预设状态的概率值解码为第一文本。本发明实施例提供的语音识别方法及装置，可以提高对特定用户输入的语音的识别精确度。
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公开(公告)号：CN117973480A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211275427.3
申请日：2022-10-18
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了用于校准神经网络量化的方法、设备、装置、介质和程序产品，涉及计算机领域。在该方法中，通过在神经网络的多个层执行第一精度与第二精度之间的转换，获取第一推理结果。神经网络以第一精度被训练，第二精度包括锥形浮点精度，并且第一精度高于第二精度。若第一推理结果不满足预定条件，在多个层执行第一精度与第二精度之间的经校准的转换，以获取第二推理结果。若第二推理结果不满足预定条件，在多个层中标识一个或多个目标层以保持第一精度或高于第二精度的其他精度。以此方式，利用经校准的转换，可以减少低精度对网络的推理结果的影响。此外，通过多轮校准来标识不适于执行量化的目标层，可以在提高计算效率的同时使得网络的推理结果能够满足预定条件。
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公开(公告)号：CN105654955B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201610156615.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种语音识别方法及装置，包括：获取第一声学模型，所述第一声学模型表示输入的语音信号与预设状态的映射关系，所述预设状态为与所述语音信号对应的文本的基本组成元素；接收第一语音信号；根据所述第一语音信号及第二声学模型确定所述预设状态的概率值；所述第二声学模型是根据输入的第二语音信号及所述第一声学模型确定得到的，所述第一语音信号及所述第二语音信号是由相同的用户输入的；所述语音信号包括所述第一语音信号及所述第二语音信号；根据预设的语言模型及词典将所述第一语音信号对应的所述预设状态的概率值解码为第一文本。本发明实施例提供的语音识别方法及装置，可以提高对特定用户输入的语音的识别精确度。
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