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陈键飞
作品数:
14
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清华大学
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相关领域:
自动化与计算机技术
文化科学
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合作作者
朱军
清华大学
张钹
清华大学
王紫
清华大学
陈宁
清华大学
苏航
清华大学
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陈键飞
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朱军
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张钹
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陈宁
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2022
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2017
1篇
2016
2篇
2014
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基于噪声扰动的测试数据预测方法
本发明涉及一种基于噪声扰动的测试数据预测方法,包括以下步骤:S1、对测试数据进行预处理,提取测试数据的特征并进行归一化处理;S2、根据测试数据的特征建立预测模型;S3、对预测模型进行参数求解;S4、利用求解后的预测模型对...
陈宁
朱军
陈键飞
张钹
文献传递
表示学习的高效算法
表示学习是人工智能领域的核心研究问题之一。许多成功的模型都可以被理解成是表示学习的特例,这包括用概率建模隐变量和观测变量联合分布的隐变量模型,以及端到端学习层次化表示的深度模型。在大数据时代,表示学习模型通过利用数据中丰...
陈键飞
关键词:
主题模型
采样算法
文献传递
简单高效的话题提取方法
本发明公开一种简单高效的话题提取方法,能够提高话题提取的速度。所述方法包括:S1、在单词/文档阶段,每个计算节点处理话题矩阵的某些小块的列/行,顺序扫描分配给该计算节点的列/行,对每列/行,执行接受步骤和提议步骤;S2、...
朱军
陈文光
陈键飞
李恺威
文献传递
基于噪声扰动的测试数据预测方法
本发明涉及一种基于噪声扰动的测试数据预测方法,包括以下步骤:S1、对测试数据进行预处理,提取测试数据的特征并进行归一化处理;S2、根据测试数据的特征建立预测模型;S3、对预测模型进行参数求解;S4、利用求解后的预测模型对...
陈宁
朱军
陈键飞
张钹
一种用于图像生成的扩散模型采样方法和装置
本发明提供一种用于图像生成的扩散模型采样方法和装置,包括:对预训练的噪声预测模型进行参数化,得到最优参数化表示;其中,最优参数化表示通过引入线性系数、尺寸系数和偏置系数使最优参数化表示下的扩散常微分方程在求解时具有最小的...
朱军
郑凯文
路橙
陈键飞
利用2:4稀疏矩阵乘法预训练Transformer架构大模型的方法
本发明提供一种利用2:4稀疏矩阵乘法预训练Transformer架构大模型的方法,包括:根据Transformer架构大模型中稀疏网络的翻转率,确定目标衰减系数;基于目标衰减系数,在反向传播梯度上添加带有可转置掩码的权重...
陈键飞
朱军
胡越舟
黄微宇
基于稀疏矩阵加速扩散模型的方法、装置及设备
本发明涉及机器学习领域,公开了一种基于稀疏矩阵加速扩散模型的方法、装置及设备,该方法包括:获取数据集输入至训练好的扩散模型中,基于动态多尺度稀疏推理策略进行数据生成,得到生成的数据;所述训练好的扩散模型基于渐进式稀疏训练...
陈键飞
王卡风
李赫
朱军
基于全整数流模型的图像压缩方法、装置及存储介质
本文公开一种基于全整数流模型的图像压缩方法,包括:利用训练图片数据集训练全整数流模型;通过训练好的全整数流模型对输入的目标图片的数据进行计算得到所述目标图片的表征向量和所述表征向量的概率分布;根据所述目标图片的表征向量及...
朱军
陈键飞
王思宇
基于对比学习通过能量函数引导从扩散模型采样的方法
本发明提供一种基于对比学习通过能量函数引导从扩散模型采样的方法,包括:获取预训练的扩散模型和能量函数;通过对比学习算法预测不同状态下中间采样时刻的能量函数;设置当前时间步数T,通过所述预训练的扩散模型与预测的能量函数计算...
陈键飞
陈华玉
路橙
苏航
朱军
一种基于八位整数的神经网络加速训练方法
本发明提供一种基于八位整数的神经网络加速训练方法,包括:获取八位整数数据流,通过预设的神经网络基于所述八位整数数据流建立八位整数矩阵;对所述八位整数矩阵进行量化块划分,生成多个量化块;基于所述量化块通过全面量化训练对神经...
陈键飞
席浩诚
陈煜翔
郑楷頵
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