[发明专利]一种基于非均匀量化的神经网络权值压缩方法及使用方法有效
| 申请号： | 201711318643.0 | 申请日： | 2017-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN108133266B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 徐湛;张倩文;程亚冰;张德生 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;H03M7/30 |
| 代理公司： | 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 | 代理人： | 张素妍 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于非均匀量化的神经网络权值压缩方法及使用方法，其步骤：基于数据概率对连接权值分组；最大值归一化：将分组后的连接权值做最大值归一化处理，使得连接权值的幅度值处于[‑1 1]；将归一化后的连接权值采用非均匀量化的A律压缩进行压缩编码。本发明能有效保证系统性能，显著降低了连接权值存储所需的容量，有利于深度神经网络在嵌入式系统中的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 均匀 量化 神经网络 压缩 方法 使用方法 | ||
【主权项】：
一种基于非均匀量化的神经网络权值压缩方法，其特征在于包括以下步骤：1)基于数据概率对连接权值分组；2)最大值归一化：将分组后的连接权值做最大值归一化处理，使得连接权值的幅度值处于[‑1 1]；3)将归一化后的连接权值采用非均匀量化的A律压缩进行压缩编码。
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