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申请/专利权人：高通股份有限公司
摘要：一种用于学习人工神经网络的秩的装置被配置成将权重张量分解为第一权重张量和第二权重张量。将一组秩选择参数应用于第一权重张量和第二权重张量，以截断第一权重张量和第二权重张量的秩。通过对为一组秩选择参数组的每个秩选择参数计算的更新进行平均，利用权重张量同时更新一组秩选择参数组。
主权项：1.一种学习人工神经网络的秩的用于图像分类的方法，包括：将图像提供给人工神经网络以产生分类输出；将所述人工神经网络的权重张量分解为第一权重张量和第二权重张量，其中所述分解包括将奇异值分解应用于所述权重张量；将一组秩选择参数应用于所述第一权重张量和所述第二权重张量，以截断所述第一权重张量和所述第二权重张量的秩；在人工神经网络的反向传递中，通过对针对所述一组秩选择参数中的每个秩选择参数所计算的更新进行平均，更新所述一组秩选择参数；以及在所述人工神经网络的前向传递中的推断的计算期间，将阈值应用于所述一组秩选择参数中的每个秩选择参数，其中所述阈值被应用于秩选择参数，使得如果所述秩选择参数的实际值大于或等于所述阈值，则将所述秩选择参数的应用值设置为1，或者如果所述秩选择参数的实际值小于所述阈值，则将所述秩选择参数的应用值设置为0。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 高通股份有限公司 学习表示神经网络中的权重张量的奇异值分解矩阵的截断秩
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