公开(公告)号：CN117422114B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311744044.0

申请日：2023-12-19

申请人： 电子科技大学(深圳)高等研究院 ,  英国i4AI有限公司 ,  深圳华大九天科技有限公司

发明人： 严圆 ,  肖江 ,  和思成 ,  孙峰 ,  李耘 ,  曹斌 ,  范衠 ,  邹兰榕 ,  郑鹏飞

IPC分类号： G06N3/063 ,  G06N3/04 ,  G06N3/086 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01

摘要： 本发明公开一种AI加速器的优化方法及AI加速器，涉及AI加速器技术领域，解决了现有AI加速器中进化算法耗时较长的技术问题。该优化方法包括：准备原始数据，剔除异常数据后进行标注得到标注数据，选择部分标注数据作为训练集；确定遗传编程的搜索空间，定义函数集和终端集，并对标注数据进行预处理、特征提取、特征拼接、回归和结果输出；定义遗传编程的适应度函数；基于函数集、终端集、适应度函数，训练集分别进行种群初始化、适应度评估、执行遗传操作和遗传终止条件判断，搜索得到目的神经网络架构。本发明利用遗传编程进行AI加速器性能优化，搜索得到一个最优的权重和特征精度的神经网络架构，降低了计算成本。

公开(公告)号：CN117422114A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311744044.0

申请日：2023-12-19

申请人： 电子科技大学(深圳)高等研究院 ,  英国i4AI有限公司 ,  深圳华大九天科技有限公司

发明人： 严圆 ,  肖江 ,  和思成 ,  孙峰 ,  李耘 ,  曹斌 ,  范衠 ,  邹兰榕 ,  郑鹏飞

IPC分类号： G06N3/063 ,  G06N3/04 ,  G06N3/086 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01

摘要： 本发明公开一种AI加速器的优化方法及AI加速器，涉及AI加速器技术领域，解决了现有AI加速器中进化算法耗时较长的技术问题。该优化方法包括：准备原始数据，剔除异常数据后进行标注得到标注数据，选择部分标注数据作为训练集；确定遗传编程的搜索空间，定义函数集和终端集，并对标注数据进行预处理、特征提取、特征拼接、回归和结果输出；定义遗传编程的适应度函数；基于函数集、终端集、适应度函数，训练集分别进行种群初始化、适应度评估、执行遗传操作和遗传终止条件判断，搜索得到目的神经网络架构。本发明利用遗传编程进行AI加速器的性能优化，搜索得到一个最优的权重和特征精度的神经网络架构，降低了计算成本。

公开(公告)号：CN118313233A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202311572031.X

申请日：2023-11-23

申请人： 电子科技大学(深圳)高等研究院 ,  i4AI 有限公司 ,  青岛农业大学

发明人： 李耘 ,  肖江 ,  李琳

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/126 ,  G06F18/232 ,  H01Q21/00 ,  G06F111/06

摘要： 本发明涉及天线阵列布阵人工智能技术领域，尤其是指阵列天线阵元智能排布方法及聚类表观遗传的优化方法，其包括针对J_K阵列进行编码，初始化表观遗传算法：生成J+K个基因。本发明使用机器学习中的聚类算法将种群分为拥有不同特性的子种群；各类中部分个体进行自适应学习，并根据种群个体适应度所占概率进行基于表观遗传学的继承操作，然后进行少量随机变异操作生成新子种群；算法超参数例如种群大小，变异概率等参与个体基因的进化中，根据进化状态而自适应变化，解决了目前L型阵列天线系统的排布算法寻优过程中收敛速度慢、所获结果差的问题。