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用于训练深度神经网络的无损指数和有损尾数权重压缩

摘要

提供了用于压缩值的系统、方法和装置。可以从存储器中获取多个参数,每个参数包括在模型中的人工神经元或节点之间的关系中使用的浮点数。可以从每个浮点数提取尾数值和指数值以生成尾数值集和指数值集。可以压缩该尾数值集以生成尾数查找表(LUT)和多个尾数LUT索引值。可以对该指数值集进行编码以生成指数LUT和多个指数LUT索引值。可以向一个或多个处理实体提供尾数LUT、尾数LUT索引值、指数LUT和指数LUT索引值,以训练模型。

著录项

  • 公开/公告号CN114341882A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 微软技术许可有限责任公司;

    申请/专利号CN202080061568.8

  • 发明设计人 奚锦文;B·普蒂佩迪;M·特伦布莱;

    申请日2020-06-09

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构11256 北京市金杜律师事务所;

  • 代理人酆迅

  • 地址 美国华盛顿州

  • 入库时间 2023-06-19 14:49:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    公开

    国际专利申请公布

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