[发明专利]基于定点运算的神经网络有效
| 申请号： | 201710061333.9 | 申请日： | 2017-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN108345939B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 徐宁仪;周虎成;王文强;陈曦 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 王茂华 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的实现提出了一种用于训练卷积神经网络的方案。在该方案中，利用定点格式来存储神经网络的参数，例如，权重和偏置。定点格式的参数具有预定义的位宽并且可以存储在专用处理设备的存储单元中。专用处理设备在执行方案时，接收对卷积层的输入，并且从存储单元读取卷积层的参数。专用处理设备可以基于卷积层的输入和所读取的参数来计算卷积层的输出。以这种方式，可以降低对专用处理设备的存储空间以及计算资源的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 定点 运算 神经网络 | ||
【主权项】：
1.一种专用处理设备，包括：存储单元，被配置为以第一定点格式存储神经网络的层的参数，所述第一定点格式的所述参数具有预定义的位宽；处理单元，耦合至所述存储单元并且被配置为执行动作，所述动作包括：接收对所述层的输入；从所述存储单元读取所述层的所述参数；以及基于所述层的所述输入和所读取的所述参数，通过定点操作来计算所述层的输出。
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