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一种基于MAD-GAN算法的优化部署系统和方法 

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申请/专利权人:山东浪潮科学研究院有限公司

摘要:本发明提供了一种基于MAD‑GAN算法的优化部署系统和方法,属于人工智能技术领域。包括总线控制单元、判别器和生成器;划分需求生成样本为k个模式,将系统设置为默认状态;生成器实时监控总线状态,访存生成器参数和随机生成噪声向量获得样本数据;将样本数据写入半双工生成器数据总线;判别器实时监控总线状态,读取半双工生成器数据总线中的数据,并访存比较器参数和softmax参数,获取评估值和对生成样本的感知值,对评估值进行梯度运算后缓存,将对生成样本的感知值写入半双工梯度数据总线;对判别器参数更新后进入下一个循环周期。本发明可以显著加速MAD‑GAN算法训练速度,但对存储容量提出较高要求,提高了模型友好性。

主权项:1.一种基于MAD-GAN算法的优化部署系统,其特征在于,包括:总线控制单元、判别器和生成器;所述总线控制单元被配置为控制半双工生成器数据总线、半双工梯度数据总线、模式选择总线、数据状态总线、参数状态总线和全局复位中断信号;并接收生成器产生的生成样本写使能、参数传输完毕标志,比较器产生的参数写标志、样本传输完毕标志;所述生成器通过监控数据状态总线,参数状态总线和模式选择总线的变化状态,并根据生成器参数和随机生成噪声向量生成样本,并将样本数据发送至半双工生成器数据总线;读取半双工梯度数据总线上的对生成样本的感知值并根据生成器参数更新策略以梯度下降策略更新生成器参数;产生生成样本写使能、参数传输完毕标志;所述比较器通过监控数据状态总线,参数状态总线和模式选择总线的变化状态,读取半双工生成器数据总线的样本数据,并根据当前的比较器参数和softmax参数计算得到评估值和对生成样本的感知值,根据参数状态总线的状态将对生成样本的感知值写入半双工梯度数据总线;产生参数写标志、样本传输完毕标志。

全文数据:

权利要求:

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