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用于解码神经网络的权重参数的解码器、编码器、方法和使用概率估...

用于解码神经网络的权重参数的解码器、编码器、方法和使用概率估计参数的编码表示

专利申请号:CN202180042614.4

公 开 号:CN115699585A

发 明 人:保罗·哈斯 卡斯滕·穆勒 海纳·基尔霍夫 海科·施瓦尔茨 德特勒夫·马尔佩 托马斯·威甘德 

代 理 人:北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)宋融冰

代理机构:北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)

专利类型:发明专利

申 请 日:20230203

公 开 日:20210413

专利主分类号:H03M7/40

关 键 词:神经网络参数 解码器 解码 概率估计 二进制位 神经网络 关联 配置 算术解码 二进制算术解码 矩阵 上下文模型 上下文确定 上下文相关 编码表示 编码位流 参数获取 权重参数 数字表示 编码器 自适应 可选 条目 量化 概率 

摘      要:根据本发明的实施例包括用于解码神经网络的权重参数的解码器,其中解码器被配置为基于编码位流获取神经网络的多个神经网络参数,例如,矩阵W的条目wi,b,μ,σ2,σ,γ和/或β中的至少一个。此外,解码器被配置为使用上下文相关的算术解码,例如使用上下文自适应二进制算术解码(CABAC)来解码神经网络的神经网络参数,例如神经网络参数的量化版本。可选地,可以针对不同上下文确定二进制位值的概率,其中,例如,每个二进制位与上下文相关联。此外,解码器被配置为使用一个或多个概率估计参数获取概率估计,例如,概率估计可以与上下文相关联,用于神经网络参数的数字表示的二进制位的例如算术解码,例如,基于一个或多个先前解码的神经网络参数或其二进制位。此外,解码器被配置为使用不同的概率估计参数值来解码不同的神经网络参数和/或使用不同的概率估计参数值来解码与不同上下文模型相关联的二进制位。进一步实施例包括解码器,其被配置为使用不同的概率估计参数值来解码与神经网络的不同层相关联的神经网络参数。还公开了相应的编码器、方法和编码表示。

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