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1. WO2020160787 - PROCÉDÉ DE QUANTIFICATION DE RÉSEAU NEURONAL FAISANT INTERVENIR DE MULTIPLES NOYAUX QUANTIFIÉS AFFINÉS POUR UN DÉPLOIEMENT DE MATÉRIEL CONTRAINT

Numéro de publication WO/2020/160787
Date de publication 13.08.2020
N° de la demande internationale PCT/EP2019/053161
Date du dépôt international 08.02.2019
CIB
G06N 3/04 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G06N 3/063 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
06Réalisation physique, c. à d. mise en oeuvre matérielle de réseaux neuronaux, de neurones ou de parties de neurones
063utilisant des moyens électroniques
CPC
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/0481
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0481Non-linear activation functions, e.g. sigmoids, thresholds
G06N 3/063
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
06Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063using electronic means
Déposants
  • HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN]/[CN]
  • CHOUKROUN, Yoni [DE]/[IL] (US)
Inventeurs
  • CHOUKROUN, Yoni
Mandataires
  • KREUZ, Georg
Données relatives à la priorité
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) NEURAL NETWORK QUANTIZATION METHOD USING MULTIPLE REFINED QUANTIZED KERNELS FOR CONSTRAINED HARDWARE DEPLOYMENT
(FR) PROCÉDÉ DE QUANTIFICATION DE RÉSEAU NEURONAL FAISANT INTERVENIR DE MULTIPLES NOYAUX QUANTIFIÉS AFFINÉS POUR UN DÉPLOIEMENT DE MATÉRIEL CONTRAINT
Abrégé
(EN)
A method of configuring a neural network, trained from a plurality of data samples, comprising: quantizing each layer of the neural network to produce a quantized neural network according to a plurality of respective scaling factors; locating one or more layers of the quantized neural network; computing a modified quantization for the one or more located layers to produce a modified quantized neural network; and adjusting the plurality of scaling factors of the modified quantized neural network by computing a similarity between a plurality of neural network outputs and a plurality of modified quantized neural network outputs.
(FR)
L'invention concerne un procédé de configuration d'un réseau neuronal, formé à partir d'une pluralité d'échantillons de données, consistant : à quantifier chaque couche du réseau neuronal pour produire un réseau neuronal quantifié selon une pluralité de facteurs de mise à l'échelle respectifs ; à localiser une ou plusieurs couches du réseau neuronal quantifié ; à calculer une quantification modifiée pour la ou les couche(s) localisée(s) afin de produire un réseau neuronal quantifié modifié ; et à régler la pluralité de facteurs de mise à l'échelle du réseau neuronal quantifié modifié par le calcul d'une similarité entre une pluralité de sorties de réseau neuronal et une pluralité de sorties de réseau neuronal quantifiées modifiées.
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