[发明专利]一种近似矩阵的卷积神经网络二值化贪心递归方法有效
| 申请号： | 202010120117.9 | 申请日： | 2020-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN111291317B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 王怡清;史小宏;易典 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15;G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张静洁;章丽娟 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种近似矩阵的卷积神经网络二值化贪心递归方法，包括：预先设置关键参数和线性组合的二值化矩阵的数量；采用贪心递归算法根据所述关键参数进行一次递归计算，得到并存储二值化矩阵和与该二值化矩阵相对应的缩放因子，计算下一次递归计算所使用的误差值；判断递归计算次数是否大于所述线性组合的二值化矩阵的数量；若是，采用贪心递归算法根据所述误差值和所述关键参数进行一次递归计算，得到并存储二值化矩阵和与该二值化矩阵相对应的缩放因子，计算下一次递归计算所使用的误差值；若否，输出所存储的包括所有所述二值化矩阵的二值化矩阵集合和包括所有所述缩放因子的缩放因子集合。本发明对神经网络二值化算法进行了简化计算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 近似 矩阵 卷积 神经网络 二值化 贪心 递归 方法 | ||
【主权项】：
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