[发明专利]一种面向忆阻器加速器的神经网络模型压缩方法及系统有效
| 申请号： | 202110281982.6 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113052307B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 王琴;沈林耀;景乃锋;绳伟光;蒋剑飞;毛志刚 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种面向忆阻器加速器的神经网络模型压缩方法及系统，涉及基于忆阻器的神经网络加速器技术领域，该方法包括：步骤1：通过阵列感知的规则化增量剪枝算法，裁剪原始网络模型获得忆阻器阵列友好的规则化稀疏模型；步骤2：通过二的幂次量化算法，降低ADC精度需求和忆阻器阵列中低阻值器件个数以总体降低系统功耗。本发明能够解决原始模型映射到忆阻器加速器上时硬件资源消耗过大的问题以及ADC单元和计算阵列功耗过高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 忆阻器 加速器 神经网络 模型 压缩 方法 系统 | ||
【主权项】：
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