[发明专利]用于深度神经网络的可重新配置存储器压缩技术在审
| 申请号： | 202010218244.2 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN112101534A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | R.库马尔;陈耕和;H.E.苏姆布尔;P.克纳格;R.克里什纳墨菲 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 姜冰;申屠伟进 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文中描述的示例涉及神经网络，神经网络的来自矩阵的权重是从存储在具有用于生成乘法和进位运算的处理引擎的芯片上的存储器中的权重集合中选择的。存储在存储器中的权重集合中的权重的数量可少于矩阵中的权重的数量，从而减少了用于存储矩阵中的权重的存储器的量。可使用来自反向传播的梯度在训练中生成存储器中的权重。可使用对表中的条目的制表散列计算来选择存储器中的权重。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 深度 神经网络 重新 配置 存储器 压缩 技术 | ||
【主权项】：
暂无信息
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