(EN) A system and a method of using bit gauges for pre-processing of numbers for use as input to binary neural networks is disclosed. In machine learning in general, input data usually comes from applications and is expressed in signed or unsigned, real-valued, rational, or integer numbers. However, deep neural networks (DNNs) may have high memory requirements, giving rise to interest in developing binary DNNs, necessitates a conversion of the integer or real-valued data into a binary format. The disclosure proposes bit gauges, for example, Linear Bit Gauge. The bit gauges convert for a given bit width, the disclosed method may convert a number into a binary bit sequence of length n, wherein each bit may be determined by comparing the number to a threshold.
(FR) Sont divulgués un système et un procédé d'utilisation de jauges de bits pour prétraiter des nombres destinés à être utilisés comme entrées dans des réseaux neuronaux binaires. Dans l'apprentissage automatique en général, les données d'entrée proviennent généralement d'applications et sont exprimées en nombres signés ou non signés, à valeur réelle, rationnels ou entiers. Cependant, des réseaux neuronaux profonds (RNP) peuvent présenter des exigences de mémoire élevées, d'où l'intérêt pour le développement de RNP binaires, ce qui nécessite une conversion des données entières ou à valeur réelle en un format binaire. La divulgation concerne des jauges de bits, par exemple, une jauge de bits linéaire. Les jauges de bits convertissent pour une largeur de bit donnée. Le procédé divulgué peut convertir un nombre en une séquence de bits binaire de longueur n, chaque bit pouvant être déterminé par comparaison du nombre à un seuil.
