基于定点运算的神经网络
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摘要
本公开的实现提出了一种用于训练卷积神经网络的方案。在该方案中，利用定点格式来存储神经网络的参数，例如，权重和偏置。定点格式的参数具有预定义的位宽并且可以存储在专用处理设备的存储单元中。专用处理设备在执行方案时，接收对卷积层的输入，并且从存储单元读取卷积层的参数。专用处理设备可以基于卷积层的输入和所读取的参数来计算卷积层的输出。以这种方式，可以降低对专用处理设备的存储空间以及计算资源的要求。
基本信息
专利标题 ：
基于定点运算的神经网络
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108345939A
申请号 ：
CN201710061333.9
公开（公告）日 ：
2018-07-31
申请日 ：
2017-01-25
授权号 ：
CN108345939B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
徐宁仪周虎成王文强陈曦
申请人 ：
微软技术许可有限责任公司
申请人地址 ：
美国华盛顿州
代理机构 ：
北京市金杜律师事务所
代理人 ：
王茂华
优先权 ：
CN201710061333.9
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2018-08-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20170125
申请日 : 20170125
2018-07-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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