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APPARATUS AND METHOD FOR DEEP NEURAL NETWORK MODEL PARAMETER REDUCTION USING SPARSITY REGULARIZED RACTORIZED MATRIX

机译:利用稀疏调节的对称矩阵简化神经网络模型参数的装置和方法

摘要

The present invention relates to an apparatus and method for reducing the number of deep neural network model parameters. The deep neural network model parameter reduction apparatus based on the sparse limited decomposition matrix according to the present invention includes a processor storing a memory and a program in which a deep neural network model parameter reduction program is stored, and the processor expresses a hidden layer using a decomposed matrix of full rank. , Training using the method of applying the sparsity constraint to make the diagonal matrix value to 0, and determining the rank of each hidden layer of the deep neural network model according to the degree of the sparsity constraint.
机译:本发明涉及一种用于减少深度神经网络模型参数的数量的设备和方法。根据本发明的基于稀疏有限分解矩阵的深度神经网络模型参数减少装置包括:处理器,其存储存储器;以及存储深度神经网络模型参数减少程序的程序,并且所述处理器使用完整等级的分解矩阵。 ,使用稀疏约束将对角矩阵值设为0,并根据稀疏约束的程度确定深度神经网络模型每个隐藏层的等级的方法进行训练。

著录项

  • 公开/公告号KR1020200071448A

    专利类型

  • 公开/公告日2020-06-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 한국전자통신연구원;

    申请/专利号KR1020180159190

  • 发明设计人 정훈;박전규;이윤근;

    申请日2018-12-11

  • 分类号

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 10:56:47

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