bit rnn

Bit-rnn

紙のソースコード：再発性ニューラルネットワークの効果的な量子化方法。

PTB言語モデルの実装は、Tensorflowの例から変更されます。

要件

現在、Tensorflow 1.8およびPython 3.6でテストおよび実行されています。レガシーサポートのために他のブランチを表示します。 http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgzからデータをダウンロードできます。

走る

 python train.py --config=config.gru --data_path=YOUR_DATA_PATH

現在、デフォルトは2ビットの重みとアクティベーションです。構成フォルダーの構成ファイルを編集して、構成を変更できます。

サポート

コード自体に関連する問題の問題を提出します。論文に関する一般的な質問については、著者にメールを送信してください。

引用

調査で私たちのコードを使用している場合は、次のように引用してください。

 @article{DBLP:journals/corr/HeWZWYZZ16,
  author    = {Qinyao He and
               He Wen and
               Shuchang Zhou and
               Yuxin Wu and
               Cong Yao and
               Xinyu Zhou and
               Yuheng Zou},
  title     = {Effective Quantization Methods for Recurrent Neural Networks},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1611.10176},
  year      = {2016},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1611.10176},
  timestamp = {Thu, 01 Dec 2016 19:32:08 +0100},
  biburl    = {http://dblp.uni-trier.de/rec/bib/journals/corr/HeWZWYZZ16},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, http://dblp.org}
}