HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

HMQ: بلوك كمّيّة دقة مختلطة مُراعٍ للعتاد لشبكات العصب الاصطناعي المتعددة الطبقات

Hai Victor Habi Roy H. Jennings Arnon Netzer

الملخص

أنتجت الدراسات الحديثة في كمية الشبكات نتائج متميزة باستخدام الكمية ذات الدقة المختلطة. ويشترط بشكل جوهري في العديد من تنفيذات الأجهزة الحافة الفعّالة أن تكون كمّياتها موحدة وتحتوي على حدود قوى من عدد اثنين. في هذا العمل، نقدّم كتلة الكمية ذات الدقة المختلطة الصديقة للهاردوير (HMQ) من أجل استيفاء هذا الشرط. تُعد HMQ كتلة كمية ذات دقة مختلطة تعيد استخدام مُقدّر جومبل-سُوفتماكس كمُقدّر ناعم لزوج من معلمات الكمية، وهي بالضبط العرض (bit-width) والحد (threshold). وتستخدم HMQ هذه الطريقة للبحث ضمن فضاء منتهٍ من أساليب الكمية. من الناحية التجريبية، طبّقنا HMQ على نماذج تصنيف تم تدريبها على بيانات CIFAR10 وImageNet. وفي حالة ImageNet، قمنا بكمّية أربع هياكل مختلفة، ونُظهر أننا، رغم القيود الإضافية المفروضة على خطة الكمية، نحقق نتائج تنافسية، وربما في بعض الحالات نصل إلى أفضل النتائج المُحققة حاليًا في المجال.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
HMQ: بلوك كمّيّة دقة مختلطة مُراعٍ للعتاد لشبكات العصب الاصطناعي المتعددة الطبقات | مستندات | HyperAI