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一种基于非均匀量化的神经网络权值压缩方法及使用方法

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前景分析

成果名称：	一种基于非均匀量化的神经网络权值压缩方法及使用方法	关键字：	压缩 , 码字 , 分组 , 量化 , 神经 , 神经网络 , 线性 , 符号 , 编码 , 归一化	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	北京市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201711318643.0	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	北京信息科技大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	3.00	所属十强产业：

本发明涉及一种基于非均匀量化的神经网络权值压缩方法及使用方法，其步骤：基于数据概率对连接权值分组；最大值归一化：将分组后的连接权值做最大值归一化处理，使得连接权值的幅度值处于[-1，1]；将归一化后的连接权值采用非均匀量化的A律压缩进行压缩编码。本发明能有效保证系统性能，显著降低了连接权值存储所需的容量，有利于深度神经网络在嵌入式系统中的应用。