用于压缩的神经网络表示的参数集和头设计的技术
公开
摘要
提供了用于对神经网络数据进行编码和解码的系统和方法。一种方法包括：接收包括NNR单元组GON的神经网络表示NNR码流，该NNR单元组GON表示具有拓扑的独立神经网络，该NNR单元组GON包括NNR模型参数集单元、NNR层参数集单元、NNR拓扑单元、NNR量化单元和NNR压缩数据单元；以及通过解码NNR单元组GON来重建具有拓扑的独立神经网络。
基本信息
专利标题 ：
用于压缩的神经网络表示的参数集和头设计的技术
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114556371A
申请号 ：
CN202180005954.X
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2021-06-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
崔秉斗王炜蒋薇史蒂芬·文格尔刘杉
申请人 ：
腾讯美国有限责任公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州帕洛阿尔托公园大道2747号
代理机构 ：
北京德琦知识产权代理有限公司
代理人 ：
徐文静
优先权 ：
CN202180005954.X
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N20/00
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-27 ：
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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