优化器：优化器负责根据损失函数的梯度更新神经网络的参数，以降低损失。Adam、SGD（Stochastic Gradient Descent）是常用的优化算法。批处理和随机梯度下降：训练神经网络时，可以选择使用整个数据集进行训练（批处理）或使用数据集的随机子集（随机梯度下降）。批处理对硬件要求较高，而随机梯度下降更为高效。正则化：为...
金融界2023年11月24日消息，据国家知识产权局公告，华为技术有限公司申请一项名为“一种神经网络的训练方法及相关装置”，公开号CN117114068A，申请日期为2022年5月。专利摘要显示，本申请公开了一种神经网络的训练方法，可应用于需要分类识别检测的场景。该方法通过特定步骤训练网络，不会增加第一分类网络的输出类别，...
神经网络的分布式训练可以通过两种方式实现：数据并行化和模型并行化。数据并行化的目标是将数据集均等地分配到系统的各个节点（node），其中每个节点都有该神经网络的一个副本及其本地的权重。每个节点都会处理该数据集的一个不同子集并更新其本地权重集。这些本地权重会在整个集群中共享，从而通过一个累积算法计算出...
所述神经网络训练方法包括：获取源域和目标域，其中，所述源域中包括多个第一样本，所述目标域中包括多个第二样本；分别确定对应于源域和目标域的各个类别的类别权重，并基于所述类别权重计算所述源域和目标域的软权重最大均值差异；基于所述神经网络的批归一化层系数，计算用于网络压缩的冗余值；以及基于所述软权...
一种加速脉冲神经网络的训练方法,终端及存储介质 本发明公开了一种加速脉冲神经网络的训练方法,终端及存储介质,所述方法包括:获取用于训练的脉冲序列和初始突触权值,根据所述脉冲序列和所述初始突触权值生成脉冲神经元的输入信号;获取基于所述输入信号产生的实际输出脉冲序列;获取期望输出脉冲序列,根据所... 邹承明,袁都...
通过数据并行，可以加快训练过程，尤其在数据量较大的情况下。此方法适用于大型模型，如深度神经网络，因为它们通常包含大量参数需要进行优化。流水线并行是另一种并行方法，它关注的是模型的不同层在不同GPU上的并行计算。大型神经网络通常由多个层组成，而每个层的计算可以独立地在不同的GPU上进行。在训练过程中，...
得到输出特征图，所述第二候选特征图为所述输入特征图中的每个元素对应的数值扩大N倍后得到的特征图，N大于0；根据所述输出特征图确定所述训练图像的图像处理结果；根据所述图像处理结果，调整所述神经网络的参数，该方法可以在不影响图像处理效果的同时，有效降低神经网络模型的能耗。
本发明公开一种神经网络训练方法,3D钢琴演奏生成方法及系统,其神经网络训练方法包括步骤:S1:输入编码信息,包括音频信息和midi信息;S2;神经网络对编码信息提取特征并根据特征进行预测,获得钢琴演奏的预测动作序列信息和动作损失值;S3:对预测动作序列信息进行信号还原,得到音频损失值以及按键规划恢复损失值;S4:对动作损失值...
一种训练用于环境中对象的自主操作的神经网络的方法，包括：基于样本数据集生成策略值；基于所述策略值生成近似动作值函数；通过所述近似动作值函数为所述样本数据集中的所有状态以及所有可能动作生成近似策略值集；基于近似策略值计算所述神经网络的训练目标；计算训练误差作为所述训练目标和所述样本数据集中对应的状态...