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龍圖騰網(wǎng)恭喜蒂普愛(ài)可斯有限公司申請(qǐng)的專利用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比特量化的方法和系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113396427B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202080008330.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/082；該發(fā)明授權(quán)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比特量化的方法和系統(tǒng)是由金錄元設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-02-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比特量化的方法和系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本公開(kāi)提供了一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比特量化方法。所述方法可以包括：a在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選擇待量化的一個(gè)參數(shù)或一個(gè)參數(shù)組；b比特量化以將所選參數(shù)或參數(shù)組的數(shù)據(jù)表示的大小減小到比特單位；c確定所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度是否等于或大于預(yù)定目標(biāo)值；d當(dāng)所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度等于或大于所述目標(biāo)值時(shí)，重復(fù)步驟a至c。

本發(fā)明授權(quán)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比特量化的方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于量化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包括的多個(gè)層中的每個(gè)的輸入數(shù)據(jù)的比特的方法，所述輸入數(shù)據(jù)為圖像數(shù)據(jù)或視頻數(shù)據(jù)，所述方法包括：a通過(guò)參數(shù)選擇模塊選擇所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個(gè)層中的至少一層；b通過(guò)比特量化模塊比特量化以將所選層的參數(shù)的數(shù)據(jù)表示的大小減小到比特單位；c通過(guò)精度確定模塊確定所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度是否大于或等于預(yù)定目標(biāo)值；以及d如果所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述精度大于或等于所述目標(biāo)值，為所述所選層重復(fù)執(zhí)行步驟b至c；e如果所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述精度小于所述目標(biāo)值，確定所述所選層的所述參數(shù)的數(shù)據(jù)表示的最終大小，其中所述數(shù)據(jù)表示的最終大小是先前執(zhí)行步驟b所產(chǎn)生的使得所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述精度大于或等于所述目標(biāo)值的最小比特?cái)?shù)；以及f為所述多個(gè)層中未量化的層執(zhí)行步驟a至e。

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