公开(公告)号：CN108345939A

公开(公告)日：2018-07-31

申请号：CN201710061333.9

申请日：2017-01-25

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： 徐宁仪 ,  周虎成 ,  王文强 ,  陈曦

IPC: G06N3/08

CPC classification number: G06N3/063 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开的实现提出了一种用于训练卷积神经网络的方案。在该方案中，利用定点格式来存储神经网络的参数，例如，权重和偏置。定点格式的参数具有预定义的位宽并且可以存储在专用处理设备的存储单元中。专用处理设备在执行方案时，接收对卷积层的输入，并且从存储单元读取卷积层的参数。专用处理设备可以基于卷积层的输入和所读取的参数来计算卷积层的输出。以这种方式，可以降低对专用处理设备的存储空间以及计算资源的要求。

公开(公告)号：CN108345939B

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN201710061333.9

申请日：2017-01-25

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： 徐宁仪 ,  周虎成 ,  王文强 ,  陈曦

IPC: G06N3/08

Abstract: 本公开的实现提出了一种用于训练卷积神经网络的方案。在该方案中，利用定点格式来存储神经网络的参数，例如，权重和偏置。定点格式的参数具有预定义的位宽并且可以存储在专用处理设备的存储单元中。专用处理设备在执行方案时，接收对卷积层的输入，并且从存储单元读取卷积层的参数。专用处理设备可以基于卷积层的输入和所读取的参数来计算卷积层的输出。以这种方式，可以降低对专用处理设备的存储空间以及计算资源的要求。