[发明专利]一种神经网络参数压缩方法及相关装置在审
| 申请号： | 201910402406.5 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110276438A | 公开（公告）日： | 2019-09-24 |
| 发明（设计）人： | 何施茗;李卓宙;唐杨宁;王进;邓玉芳;陈启民 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种神经网络参数压缩方法，包括：对低阶输入数据进行升阶处理，得到高阶输入数据；对所述高阶输入数据进行张量分解处理，得到高阶输出结果；根据所述低阶输入数据的阶数对所述高阶输出结果进行展开处理，得到低阶输出结果。通过将低阶输入数据升阶为高阶输入数据，然后再对高阶输入数据进行张量分解处理，最后将张量分解的结果展开为低阶输入数据相同阶数的参数，实现对低阶输入数据进行压缩，降低神经网络处理时的数据量，提高性能利用率。本申请还公开了一种神经网络参数压缩装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 低阶 高阶 神经网络参数 输出结果 分解处理 阶数 升阶 压缩 计算机可读存储介质 神经网络处理 计算机设备 相关装置 压缩装置 数据量 申请 分解 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络参数压缩方法，其特征在于，包括：对低阶输入数据进行升阶处理，得到高阶输入数据；对所述高阶输入数据进行张量分解处理，得到高阶输出结果；根据所述低阶输入数据的阶数对所述高阶输出结果进行展开处理，得到低阶输出结果。
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