HARDWARE FÜR MASCHINELLES LERNEN MIT PARAMETERKOMPONENTEN MIT REDUZIERTER GENAUIGKEIT FÜR EFFIZIENTE PARAMETERAKTUALISIERUNG

    公开(公告)号:DE112020003600T5

    公开(公告)日:2022-04-14

    申请号:DE112020003600

    申请日:2020-08-17

    Applicant: IBM

    Abstract: Eine Vorrichtung zum Trainieren und Folgern eines neuronalen Netzes enthält Schalttechnik, die so konfiguriert ist, dass sie eine erste Gewichtung mit einem ersten Format, das eine erste Anzahl von Bits enthält, zumindest teilweise auf Grundlage einer zweiten Gewichtung mit einem zweiten Format, das eine zweite Anzahl von Bits enthält, und eines Rests mit einem dritten Format, das eine dritte Anzahl von Bits enthält, erzeugt. Die zweite Anzahl von Bits und die dritte Anzahl von Bits sind jeweils kleiner als die erste Anzahl von Bits. Die Schalttechnik ist ferner so konfiguriert, dass sie die zweite Gewichtung zumindest teilweise auf Grundlage der ersten Gewichtung aktualisiert und den Rest zumindest teilweise auf Grundlage der aktualisierten zweiten Gewichtung und der ersten Gewichtung aktualisiert. Die Schalttechnik ist ferner so konfiguriert, dass sie die erste Gewichtung zumindest teilweise auf Grundlage der aktualisierten zweiten Gewichtung und des aktualisierten Rests aktualisiert.

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