Djupt lärande, Recurrent Neural Networks (RNN) i synnerhet har visat överlägsen noggrannhet i en stor mängd olika uppgifter inklusive maskinöversättning, språkförståelse och filmramar generation. Dessa djupt lärande metoder är dock mycket dyra när det gäller beräkning. I de flesta fall används Graphic Processing Units (GPU) för storskaliga implementationer. Samtidigt föreslås energieffektiva RNN-strategier för att distribuera lösningar på hårdvara för särskilda ändamål, inklusive fältprogrammeringsportar (FPGAs) och mobila plattformar. I detta dokument föreslår vi en effektiv kvantiseringsstrategi {- 1, 1}, Ternary Connect {- 1, 0, 1} och Quaternary Connect {- 1, - 0, 5, 0, 5, 1}. Dessa föreslagna tillvägagångssätt utvärderas på olika dataset för känsloanalys på IMDB och videoramprognoser på den rörliga MNIST datasetet. De experimentella resultaten jämförs mot de fullständiga precisionsversionerna av LSTM, GRU och ConvLSTM. De visar lovande resultat för både känsloanalys och videoframe förutsägelse. för tekniker för recurrent neural Networks (RNN) inklusive långkortfristigt minne (LSTM), gated recurrent units (GRU) och konvolutionellt långt kortfristigt minne (ConvLSTM). Vi har implementerat olika kvantiseringsmetoder inklusive Binary Connect
Binära, ternära och kvantanyquantization tekniker för återkommande metoder inklusive LSTM, GRU och ConvLSTM föreslogs av författarna i REF.
Effective Quantization Approaches for Recurrent Neural Networks
{'venue': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}