技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型激活函數(shù)定點(diǎn)量化方法，該方法具體包括：步驟(1)在DNN模型的第l層，將所述第l?1層的浮點(diǎn)激活向量中x(l?1)＝[x1,…,xN]T的每個浮點(diǎn)激活值線性地量化為0～2K的整數(shù)，得到所述第l?1層的線性定點(diǎn)量化的激活向量x*(l?1)；步驟(2)對步驟(1)中得到的所述第l?1層的線性定點(diǎn)量化的激活向量x*(l?1)中的每個激活值進(jìn)一步分級，即將所述每個激活值近似為最為鄰近的2的整次冪，最終得到所述第l?1層的分級定點(diǎn)量化激活向量x**(l?1)；步驟(3)對第l層進(jìn)行線性定點(diǎn)量化，即將該層浮點(diǎn)型權(quán)值矩陣W(l)的權(quán)值wM,N線性地量化為?127到127間的整數(shù)；步驟(4)進(jìn)行DNN第l層的前饋計(jì)算，最終得到第l層的浮點(diǎn)型激活向量x(l)。

技術(shù)研發(fā)人員：張鵬遠(yuǎn);邢安昊;潘接林;顏永紅
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國科學(xué)院聲學(xué)研究所;北京中科信利技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：2016.03.30
技術(shù)公布日：2017.10.24