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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112052953A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010714571.7
申请日：2020-07-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种用于神经推理系统的可嵌入级连逻辑系统及其推理方法，其中，该系统包括：输入模块，用于将待推理任务转换为逻辑输入符号，作为逻辑分组模块的输入；逻辑分组模块，用于根据预设规则对逻辑输入符号进行分组，将分组后的逻辑输入符号单独进行逻辑运算，并将运算后的结果合并；深度旁路逻辑模块，用于保留第一个逻辑输入符号直接作为输出；利用多个单层逻辑模块级联构成级联逻辑系统，当前级别的输出作为下一级的输入，通过级联逻辑系统对逻辑输入符号进行逻辑运算；输出模块，根据待推理任务的特性选择对应的输出策略，在逻辑运算结果中得到推理结果。该可嵌入级连逻辑系统可以嵌入到神经网络中，使得神经网络具有推理能力。
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公开(公告)号：CN110110636A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910349545.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多输入单输出编解码模型的视频逻辑挖掘模型及方法，其中，视频逻辑挖掘模型包括：同类感知编码器，用于对输入的多个目标视频进行编码和联合建模得到视频深度表征；差异池化模块，用于对视频深度表征进行特征融合；多层解码器，用于对融合的特征进行多次解码并进行逻辑挖掘，以得到多个目标视频的视频逻辑挖掘结果。该视频逻辑挖掘模型通过差异池化模块可以在提高准确率的同时，大大降低了模型的训练复杂度和资源消耗，并通过多层解码器对对解码结果进行精炼，通过多次的精炼和总结，大大提高了模型精度，从而有效提高视频逻辑挖掘的效率和精度，简单易实现。
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公开(公告)号：CN110110636B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910349545.6
申请日：2019-04-28
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多输入单输出编解码模型的视频逻辑挖掘模型及方法，其中，视频逻辑挖掘模型包括：同类感知编码器，用于对输入的多个目标视频进行编码和联合建模得到视频深度表征；差异池化模块，用于对视频深度表征进行特征融合；多层解码器，用于对融合的特征进行多次解码并进行逻辑挖掘，以得到多个目标视频的视频逻辑挖掘结果。该视频逻辑挖掘模型通过差异池化模块可以在提高准确率的同时，大大降低了模型的训练复杂度和资源消耗，并通过多层解码器对对解码结果进行精炼，通过多次的精炼和总结，大大提高了模型精度，从而有效提高视频逻辑挖掘的效率和精度，简单易实现。
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公开(公告)号：CN115268866A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210841172.6
申请日：2022-07-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及视觉程序生成领域，提供了一种模块化的参数化视觉程序归纳算法、设备、介质及产品。通过构建模块化含参模型，并在层次化蒙特卡洛树搜索算法的配合下进行训练得到优化后的模块化含参模型，将待处理数据输入优化后的模块化含参模型，联合层次化蒙特卡洛树搜索算法对所述待处理数据进行处理，输出结果程序表达。本申请的模块化的参数化视觉程序归纳算法可以用于复杂的视觉场景，且泛化能力强；通过联合层次化蒙特卡洛树搜索算法，在模块化含参模型的训练阶段增广模型训练数据，提升模型的训练效率，在测试阶段作为高效的搜索算法，解决了复杂的程序表达导致程序搜索空间爆炸的问题。
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公开(公告)号：CN112052953B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010714571.7
申请日：2020-07-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种用于神经推理系统的可嵌入级连逻辑系统及其推理方法，其中，该系统包括：输入模块，用于将待推理任务转换为逻辑输入符号，作为逻辑分组模块的输入；逻辑分组模块，用于根据预设规则对逻辑输入符号进行分组，将分组后的逻辑输入符号单独进行逻辑运算，并将运算后的结果合并；深度旁路逻辑模块，用于保留第一个逻辑输入符号直接作为输出；利用多个单层逻辑模块级联构成级联逻辑系统，当前级别的输出作为下一级的输入，通过级联逻辑系统对逻辑输入符号进行逻辑运算；输出模块，根据待推理任务的特性选择对应的输出策略，在逻辑运算结果中得到推理结果。该可嵌入级连逻辑系统可以嵌入到神经网络中，使得神经网络具有推理能力。
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