用于压缩神经网络的方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种用于压缩神经网络(9)的方法，其中，运输工具队列的队列参与者(2)在本地实施神经网络(9)并且分别在至少一个推理阶段期间确定神经网络(9)的应被修剪的元件的选择(10)，其中，队列参与者(2)将分别所确定的选择(10)传输给中央服务器(20)，其中，中央服务器(20)汇总分别传输的选择(10)并且产生经汇总的选择(11)，并且其中，中央服务器(20)基于经汇总的选择(11)修剪神经网络(9)。本发明还涉及队列参与者(2)、中央服务器(20)和系统(1)。
基本信息
专利标题 ：
用于压缩神经网络的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114287008A
申请号 ：
CN202080062080.7
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2020-08-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
P·施利希特N·卡普尔J·S·瓦盖斯J·D·施耐德
申请人 ：
大众汽车股份公司
申请人地址 ：
德国沃尔夫斯堡
代理机构 ：
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 ：
郭帆扬
优先权 ：
CN202080062080.7
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04
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
2022-04-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/08
申请日 : 20200804
申请日 : 20200804
2022-04-05 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
