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Multiplication-free approximation for neural networks and sparse coding

机译:神经网络和稀疏编码的无乘法近似

摘要

Systems, apparatuses and methods may provide for replacing floating point matrix multiplication operations with an approximation algorithm or computation in applications that involve sparse codes and neural networks. The system may replace floating point matrix multiplication operations in sparse code applications and neural network applications with an approximation computation that applies an equivalent number of addition and/or subtraction operations.
机译:系统,装置和方法可以提供用涉及稀疏代码和神经网络的应用中的近似算法或计算替换浮点数矩阵乘法操作。 该系统可以用稀疏代码应用程序和神经网络应用中的浮点矩阵乘法操作代替具有应用等效数量的添加和/或减法操作的近似计算。

著录项

  • 公开/公告号US11232273B2

    专利类型

  • 公开/公告日2022-01-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTEL CORPORATION;

    申请/专利号US202017067979

  • 发明设计人 GAUTHAM CHINYA;SHIHAO JI;ARNAB PAUL;

    申请日2020-10-12

  • 分类号G06K7/10;G06N20/10;G06F7/487;G06F7/483;G06N3/04;G06F17/16;G06K7/14;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:30:48

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