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实体 Orthogonal Recurrent Neural Networks

Orthogonal Recurrent Neural Networks

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  1. TOOL · CL_321861 ·

    新方法实现正交循环神经网络的量化

    研究人员开发了量化正交循环神经网络（ORNNs）的方法，创建了量化近似正交RNN（QORNNs）。通过降低其权重和激活的精度，这项进展解决了在资源受限设备上部署ORNNs的挑战。所提出的策略结合了量化感知训练和正交投影，使QORNNs在具有1000个时间步长的Copy任务上达到100%的准确率，并在置换MNIST等长期依赖任务和某些物联网应用上优于其他量化模型。