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Method of neural network training using floating-point signed digit representation

机译:使用浮点签名数字表示神经网络训练方法

摘要

A method of training a neural network including multiple neural network weights and multiple neurons, and the method includes using floating-point signed digit numbers to represent each of the multiple neural network weights, wherein a mantissa of each of the multiple neural network weights is represented by multiple mantissa signed digit groups and an exponent of each of the multiple neural network weights is represented by an exponent digit group; and using the exponent digit group and at least one of the multiple mantissa signed digit groups to perform weight adjustment computation and neural network inference computation.
机译:一种培训包括多个神经网络权重和多个神经元的神经网络的方法,并且该方法包括使用浮点签名的数字数字来表示多个神经网络权重中的每一个,其中表示多个神经网络权重的尾数 由多个尾数签名的数字组和每个神经网络权重的指数由指数数字组表示; 并且使用指数数字组和多个尾数符号的数字组中的至少一个来执行权重调整计算和神经网络推理计算。

著录项

  • 公开/公告号US11170297B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NATIONAL TAIWAN UNIVERSITY;

    申请/专利号US201816000857

  • 发明设计人 TZI-DAR CHIUEH;PO-CHEN LIN;

    申请日2018-06-05

  • 分类号G06N3/08;G06N5/04;G06N20;G06F7/483;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:08:38

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