[发明专利]用于量化神经网络的参数的方法和装置在审
| 申请号： | 201811153487.1 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109685198A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 姜信行;李承远 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 黄亮 |
| 地址： | 韩国*** | 国省代码： | 韩国;KR |
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| 摘要： | 提供了一种由神经网络量化装置执行的量化神经网络的参数的方法，该方法包括：获得在学习或推断神经网络时使用的浮点格式的参数；应用定点格式的小数长度，以及为了根据量化后要被丢弃的比特值之中的最高有效比特来确定是否舍入定点，通过使用整数算术逻辑单元(ALU)来执行运算；以及基于该运算的结果，将浮点格式的参数量化为定点格式的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 定点格式 浮点格式 量化 运算 方法和装置 参数量化 量化装置 逻辑单元 有效比特 整数算术 小数 舍入 推断 丢弃 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种由神经网络量化装置执行的量化神经网络的参数的方法，所述方法包括：获得在学习或推断所述神经网络时使用的浮点格式的参数；应用定点格式的小数长度，以及为了根据量化后要被丢弃的比特值之中的最高有效比特来确定是否舍入定点，通过使用整数算术逻辑单元“ALU”来执行运算；以及基于所述运算的结果，将浮点格式的参数量化为定点格式的参数。
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