[发明专利]对人工神经网络及浮点神经网络进行量化的方法及装置在审
| 申请号： | 201810589961.9 | 申请日： | 2018-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN109558945A | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 金度润;任汉永;姜寅烨;金炳秀;成乐祐;林钟汉;河相赫 | 申请（专利权）人： | 三星电子株式会社 |
| 主分类号： | G06N3/06 | 分类号： | G06N3/06 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 刘培培;黄隶凡 |
| 地址： | 韩国京畿道水*** | 国省代码： | 韩国;KR |
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| 摘要： | 本发明提供一种对人工神经网络进行量化的方法、对人工神经网络进行量化的装置及对浮点神经网络进行量化的方法。一种对人工神经网络进行量化的方法包括：将所述人工神经网络的输入分布划分成多个节段；通过对所述多个节段中的每一个进行近似来产生近似密度函数；基于所述近似密度函数来计算与用于对所述人工神经网络进行量化的至少一个步长对应的至少一个量化误差；以及基于所述至少一个量化误差来确定用于对所述人工神经网络进行量化的最终步长。所述方法同时提供人工神经网络的高的准确性及低的计算复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 人工神经网络 量化 近似 量化误差 密度函数 神经网络 浮点 节段 计算复杂度 输入分布 | ||
【主权项】：
1.一种对人工神经网络进行量化的方法，其特征在于，所述方法包括：将所述人工神经网络的输入分布划分成多个节段；通过对所述多个节段中的每一个进行近似来产生近似密度函数；基于所述近似密度函数来确定与用于对所述人工神经网络进行量化的至少一个步长对应的至少一个量化误差；以及基于所述至少一个量化误差来确定用于对所述人工神经网络进行量化的最终步长。
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