[发明专利]用于量化浮点神经网络以获得定点神经网络的方法和设备有效
| 申请号： | 201680026295.7 | 申请日： | 2016-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN107636697B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | D·林;V·S·R·安纳普莱蒂;D·E·霍华德;D·J·朱利安;S·马宗达;W·R·贝尔二世 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/10 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 周敏;陈炜 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种使用量化器来量化浮点机器学习网络以获得定点机器学习网络的方法可以包括：选择该浮点机器学习网络的输入分布的至少一个矩。该方法还可以包括：至少部分地基于浮点机器学习网络的输入分布的该至少一个所选矩来确定用于量化该浮点机器学习网络的值的量化器参数以获得定点机器学习网络的对应值。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 量化 浮点 神经网络 获得 定点 方法 设备 | ||
【主权项】：
一种使用量化器来量化浮点机器学习网络以获得定点机器学习网络的方法，包括：至少部分地基于所述浮点机器学习网络的输入分布的至少一个矩来确定用于量化所述浮点机器学习网络的值的量化器参数以获得所述定点机器学习网络的对应值。
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