神经网络量化方法、装置及电子设备

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专利状态

神经网络量化方法、装置及电子设备

有效

专利申请进度

申请

2019-12-24

申请公布

2020-05-05

授权

2023-05-16

预估到期

2039-12-24

专利基础信息

申请号	CN201911361072.8	申请日	2019-12-24
申请公布号	CN111105017A	申请公布日	2020-05-05
授权公布号	CN111105017B	授权公告日	2023-05-16
分类号	G06N3/0495;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/063;G06N20/00
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	北京旷视科技有限公司
申请人地址	北京市海淀区西三旗建材城内建中路12幢一层1268号

专利法律状态

2023-05-16

授权

状态信息

授权
2023-04-21

专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利申请权的转移；IPC(主分类):G06N3/04；专利申请号:2019113610728；登记生效日:20230410；变更事项:申请人；变更前权利人:北京旷视科技有限公司；变更后权利人:北京旷视科技有限公司；变更事项:地址；变更前权利人:100190 北京市海淀区中关村大街1号10层1018室；变更后权利人:100096 北京市海淀区西三旗建材城内建中路12幢一层1268号；变更事项:申请人；变更前权利人:；变更后权利人:上海旷镜博煊科技有限公司
2020-05-29

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06N3/04；专利申请号:2019113610728；申请日:20191224
2020-05-05

公布

状态信息

公布

摘要

本发明提供了一种神经网络量化方法、装置及电子设备，该方法包括：在神经网络的迭代训练过程中，利用输入层中各神经元的缩放因子，在输入层的各个输出通道对输入层中各神经元的初始激活值进行量化计算，输出输入层的下一隐含层的各神经元的激活值；将神经网络的各个隐含层逐一作为当前层，对每个当前层均执行以下量化操作：基于当前层中各神经元的激活值确定当前层中各神经元的缩放因子，利用当前层中各神经元的缩放因子，在当前层的各个输出通道对当前层中各神经元的激活值进行量化计算，输出当前层的下一层的各神经元的激活值；当迭代训练完成时，将当前神经网络作为量化后的神经网络。本发明提升了神经网络的识别精度。

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