[发明专利]用于深度学习模型的矩阵压缩方法和装置有效
| 申请号： | 201510566639.0 | 申请日： | 2015-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN105184369A | 公开（公告）日： | 2015-12-23 |
| 发明（设计）人： | 陈海波;李晓燕 | 申请（专利权）人： | 杭州朗和科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市中伦律师事务所 11410 | 代理人： | 贾媛媛;张思悦 |
| 地址： | 310052 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用于 深度 学习 模型 矩阵 压缩 方法 装置 | ||
【权利要求书】：
1.一种用于深度学习模型的矩阵压缩方法，其中所述深度学习模型的最后一层线性层连接M个隐节点和N个分类节点，所述最后一层线性层的权重矩阵
步骤S101：根据所述权重矩阵W的元素的绝对值，计算K值；以及
步骤S102：将所述最后一层线性层分解为第一线性层和第二线性层，其中所述第一线性层的权重矩阵为M*K的矩阵
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