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申请/专利权人：上海岩芯数智人工智能科技有限公司
摘要：本发明提出了一种链状生成式神经网络模型构建方法及其模型优化方法，解决了现有的神经网络模型在训练效率、推理效率、显存消耗等方面性能较差的问题。通过确定神经元的个数并初始化基本单元，进而构建链状生成式神经网络模型，在链状生成式神经网络模型的构建完成后，根据所述链状生成式神经网络模型应用的任务类型，构建损失函数，最后，通过链状生成式神经网络模型、输入序列和损失函数，完成模型的优化。
主权项：1.一种链状生成式神经网络模型构建方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤S1：确定神经元的个数并初始化基本单元；每个所述基本单元包括一个对象，其中，所述对象包括一个神经元或多个神经元组合形成的局部网络，且所述对象的输入量和输出量相等；或者，每个所述基本单元包括多个对象通过线性连接构成的链式结构，其中，每个对象按照特定顺序连接在一起，形成一个连续的链；或者，每个所述基本单元包括由多个所述链式结构嵌套构成的多路径结构，所述链式结构由多个对象通过线性连接而成，形成一个连续的、线性的网络结构；步骤S2：获取输入序列，根据输入序列的长度，确定基本单元；步骤S3：根据确定后的基本单元，构建链状生成式神经网络模型；其中，步骤S2中，所述输入序列包括一个或多个元素，其中每个元素代表文本中的一个基本单位，包括单词、字符、字词、符号或其他预定义的文本单元；所述输入序列的长度为所述输入序列包含元素的数量大小；每个所述元素均对应一个独立的基本单元，不同元素对应的基本单元相同或者不同；步骤S1中，所述多路径结构由多个链式结构嵌套形成，每个链式结构作为子路径，允许信息在多个路径上并行处理；其中，所述多路径结构通过相同或不同的链式结构组合和配置。
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权利要求：
百度查询： 上海岩芯数智人工智能科技有限公司 链状生成式神经网络模型构建方法及其模型优化方法
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