神经网络稀疏化的装置、方法及相关产品
公开
摘要
本披露涉及对神经网络模型进行稀疏化训练的方法、装置、板卡及可读存储介质。本披露的数据处理装置可以实现为计算装置包括在组合处理装置中，该组合处理装置还可以包括接口装置和其他处理装置。该计算装置与其他处理装置进行交互，共同完成用户指定的计算操作。组合处理装置还可以包括存储装置，该存储装置分别与计算装置和其他处理装置连接，用于存储该计算装置和其他处理装置的数据。本披露实施例提供了与神经网络模型的稀疏化训练相关的方案，其可以提高神经网络模型的运算能力，提高机器的处理效率。
基本信息
专利标题 ：
神经网络稀疏化的装置、方法及相关产品
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114444680A
申请号 ：
CN202011563259.9
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2020-12-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
不公告发明人
申请人 ：
安徽寒武纪信息科技有限公司
申请人地址 ：
安徽省合肥市高新区习友路3333号中国（合肥）国际智能语音产业园研发中心楼611-194室
代理机构 ：
北京维昊知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
陈姗姗
优先权 ：
CN202011563259.9
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/063
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
2022-05-06 ：
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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