VERSCHMELZEN SPÄRLICH BESETZTER KERNELS ZUR APPROXIMATION EINES VOLLEN KERNELS EINES NEURONALEN FALTUNGSNETZES

    公开(公告)号:DE112018006377T5

    公开(公告)日:2020-08-20

    申请号:DE112018006377

    申请日:2018-12-13

    Applicant: IBM

    Abstract: Bereitgestellt werden Techniken, die eine Erzeugung eines verschmolzenen Kernels ermöglichen, der einen vollen Kernel eines neuronalen Faltungsnetzes approximieren kann. In einem Beispiel umfasst ein durch einen Computer implementiertes Verfahren Bestimmen eines ersten Musters aus Abtastwerten einer ersten Abtastwertmatrix und eines zweiten Musters aus Abtastwerten einer zweiten Abtastwertmatrix. Die erste Abtastwertmatrix kann einen spärlich besetzten Kernel repräsentieren, und die zweite Abtastwertmatrix kann einen komplementären Kernel repräsentieren. Das erste Muster und das zweite Muster können zueinander komplementär sein. Das durch einen Computer implementierte Verfahren umfasst zudem Erzeugen eines verschmolzenen Kernels auf Grundlage einer Kombination aus Merkmalen des spärlich besetzten Kernels und Merkmalen des komplementären Kernels, die gemäß einem Verschmelzungsansatz kombiniert werden, und Trainieren des verschmolzenen Kernels.

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