神经网络方法和装置.pdf
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN110443347A
(43)申请公布日
2019.11.12
(21)申请号20191
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卷积神经网络的处理方法及装置
一、卷积神经网络的基本原理
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种特殊的神经网络架构，它在图像、语音和其他信号处理领域中具有广泛的应用。卷积神经网络的核心思想是利用卷积层对输入数据进行特征提取，通过权值共享减少模型参数，从而降低计算复杂度。在卷积层中，每个神经元只关注输入数据的局部区域，通过对局部区域进行特征提取，可以捕捉到图像中的边缘、纹理等局部特征。
卷积层的基本操作是将一个小的滤波器（也称为卷积核或滤波器）在输入数据上滑动，每次滑动都会产生一个特征图。这种操作称为局部连接或共享权重连接，即同一滤波
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基于卷积神经网络的帧内编码优化方法及装置
第一章帧内编码技术概述
(1)帧内编码技术是视频压缩领域的一项关键技术，其主要目的是减少视频数据中冗余信息，从而降低数据传输和存储的负担。帧内编码通过去除帧内像素之间的空间冗余性来实现压缩，它不依赖于帧与帧之间的时间冗余信息。这种编码方式在视频编码标准如H.264/AVC和HEVC中扮演着重要角色，对于提高视频传输效率和质量具有显著影响。
(2)帧内编码技术主要包括预测编码和变换编码两个主要步骤。预测编码通过分析帧内像素间的空间相关性，预测当前像素值；而变换编码则将预测误差或残差进行变换，以提取能量集中的系数，进一步实现压缩。随着深度学
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用于神经网络量化的方法和装置
第一章神经网络量化概述
(1)神经网络量化作为深度学习领域的关键技术之一，其主要目的是通过降低神经网络模型的参数精度，从而减少模型的存储空间和计算量，提高模型的实时性能。随着神经网络在各个领域的广泛应用，如何有效地对神经网络进行量化成为了一个亟待解决的问题。量化方法主要包括定点量化、浮点量化以及混合量化等，每种方法都有其独特的优势和局限性。
(2)在量化过程中，一个重要的考量是量化精度对模型性能的影响。通常，量化精度越高，模型的精度和性能越能得到保障，但同时也意味着更大的存储空间和计算量。因此，如何在保证模型性能的前提下，合理地选择量化精度，成为量
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(22)申请日 2017.12.29
(62)分案原申请数据
2017114
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