首页> 中国专利> 神经网络模型分块压缩方法、训练方法、计算装置及系统

神经网络模型分块压缩方法、训练方法、计算装置及系统

摘要

一种用于神经网络的网络模型分块压缩方法,包括:权重矩阵获得步骤,获得经过训练得到的神经网络的网络模型的权重矩阵;权重矩阵分块步骤,按照预定阵列大小将权重矩阵划分成由若干初始子块组成的阵列;待裁剪权值元素集中步骤,根据子块中的矩阵元素的权值绝对值和值,通过行列交换,将权值较小的矩阵元素集中到待裁剪子块中,使得该待裁剪子块中的矩阵元素的权值绝对值和值相对于不是待裁剪子块的其他子块中的矩阵元素的权值绝对值和值更小;子块裁剪步骤,将上述待裁剪子块中的矩阵元素的权值裁剪掉,获得最终的权重矩阵,以实现对神经网络的网络模型的压缩。实现能够节省资源开销,在有限资源的条件下布置规模巨大的神经网络。

著录项

  • 公开/公告号CN109791628A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201780042629.4

  • 发明设计人 张悠慧;季宇;张优扬;

    申请日2017-12-29

  • 分类号

  • 代理机构北京睿邦知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人徐丁峰

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园1号

  • 入库时间 2024-02-19 12:04:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-06-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20171229

    实质审查的生效

  • 2019-05-21

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号