[发明专利]利用激活稀疏化的神经网络加速和嵌入压缩系统和方法在审
| 申请号： | 201980054375.7 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN112585619A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 严恩勖;王维 | 申请（专利权）人： | 墨芯人工智能有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06N3/08;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人： | 杨佳婧 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 用于(i)加快深度神经网络(DNN)的推理速度和(ii)将DNN产生的矢量表示从各种输入数据(诸如，图像、音频、视频，以及文本)中压缩出来的系统、方法，以及计算机可读介质。方法实施例将神经网络架构和与任务相关的损失函数作为输入，测量神经网络在训练数据集上的性能，并输出具有稀疏神经元激活的深度神经网络。本发明的流程利用正则化项增强了DNN现有训练目标函数，促进神经元的稀疏激活，并通过利用各种算法来解决优化问题来对DNN进行压缩。本公开还示出了如何在DNN推断过程中利用激活的稀疏化，从而可以使算术运算的次数成比例地减少，以及如何使用由DNN产生的稀疏表示来构建高效的搜索引擎。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 激活 稀疏 神经网络 加速 嵌入 压缩 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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