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2023-06-15 发布于四川
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基于用于深度神经网络的增强学习的张量分解中的排序选择.pdf

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张量分解对于压缩深度神经网络(DNN)有利。在DNN的许多应用中，减少参数的数量和计算工作量有助于提高部署中的推理速度。现代DNN包括具有多阵列权重的多个层，其中张量分解是执行压缩的自然方式，其中卷积层或完全连接层中的权重张量用指定的张量排序(例如，标准排序、张量列排序)来分解。使用DNN的常规张量分解涉及手动选择排序，这需要繁琐的人工来优化性能。因此，本文提出了排序选择实施方式，其受增强学习的启发，以自动选择张量分解中的排序。实验结果验证了基于学习的排序选择实施方式显着地优于对多个测试数据集的

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113179660 A (43)申请公布日 2021.07.27 (21)申请号 201980061133.0 (74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理

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