[发明专利]训练深度神经网络时的利用压缩权重的直接计算在审
| 申请号： | 202080029838.7 | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114008630A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 奚锦文;B·普蒂佩迪 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 马明月 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 包括参数服务器的分布式训练系统被配置为根据聚类算法来压缩权重度量，然后权重矩阵的压缩表示可以被分发给训练工作方。压缩表示可以包括矩心索引矩阵和矩心表，其中矩心索引矩阵的每个元素对应于对应的权重矩阵的元素并且包括对矩心表的索引，并且其中矩心表的每个元素包括矩心值。在另外的示例方面，通过执行聚集缩减相加操作，该聚集缩减相加操作累加与同一矩心值相对应的训练数据矩阵的所有元素以生成部分总和，将每个部分总和乘以其对应矩心值，并且对生成乘积求和，训练工作方可以直接从权重矩阵和训练数据矩阵的压缩表示来计算激活结果。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 深度 神经网络 利用 压缩 权重 直接 计算 | ||
【主权项】：
暂无信息
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