[发明专利]量化训练的长短期记忆神经网络在审
| 申请号： | 201980071230.8 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112955907A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | R.A.格瓦拉 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于量化具有多个权重的训练的长短期记忆(LSTM)神经网络的方法，所述方法包括：获得为训练的LSTM神经网络的每个权重指定训练的浮点值的数据，所述训练的LSTM神经网络包括一个或多个LSTM层，每个LSTM层具有多个门且多个门中的每个门与输入权重矩阵和循环权重矩阵相关联；量化训练的LSTM神经网络，包括：对每个门，将输入权重矩阵的元素量化到目标固定比特宽度；对每个门，将循环权重矩阵的元素量化到目标固定比特宽度；以及提供指定量化神经网络的数据以用于执行量化的推断。 | ||
| 搜索关键词： | 量化 训练 短期 记忆 神经网络 | ||
【主权项】：
暂无信息
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