एआई शब्दावली

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मिश्रित मात्रांकन

एक अनुकूलन तकनीक जो न्यूरल नेटवर्क की परतों पर विभिन्न बिट परिशुद्धताएं लागू करके मॉडल के प्रदर्शन और आकार के बीच संतुलन बनाती है। यह रणनीतिक दृष्टिकोण कुल मेमोरी को कम करते हुए महत्वपूर्ण परतों में उच्च परिशुद्धता बनाए रखने की अनुमति देता है।

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मात्रांकन-जागरूकता

एक कार्यप्रणाली जो प्रशिक्षण के दौरान कम परिशुद्धता वाले मात्रांकन के प्रभाव को अनुकरण करने के लिए स्यूडो-मात्रांकन ऑपरेशन को एकीकृत करती है। यह तकनीक मॉडल को अंतिम रूपांतरण से पहले गोलाई त्रुटियों के अनुकूल होने की अनुमति देती है।

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परत संवेदनशीलता

न्यूरल नेटवर्क की प्रत्येक व्यक्तिगत परत के प्रदर्शन पर मात्रांकन के प्रभाव का माप। संवेदनशील परतों को मॉडल की समग्र गुणवत्ता बनाए रखने के लिए उच्च परिशुद्धता की आवश्यकता होती है।

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विषम मात्रांकन

एक मात्रांकन दृष्टिकोण जो प्रत्येक परत की गणनात्मक विशेषताओं और महत्व के अनुसार गतिशील रूप से विभिन्न बिट चौड़ाईयां सौंपता है। यह रणनीति हार्डवेयर त्वरण और परिशुद्धता हानि के बीच समझौते को अनुकूलित करती है।

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मॉडल प्रोफाइलिंग

विभिन्न मात्रांकन रणनीतियों के लिए उम्मीदवार परतों की पहचान करने के लिए एक प्रशिक्षित मॉडल की विशेषताओं का व्यापक विश्लेषण। प्रोफाइलिंग सांख्यिकीय वितरण, गतिशील सीमाओं और परिशुद्धता पर प्रभाव का मूल्यांकन करता है।

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प्रति-टेंसर मात्रांकन

एक विधि जो एक टेंसर के पूरे सेट पर मात्रांकन पैरामीटर का एक अद्वितीय सेट लागू करती है, जिससे सभी मानों के लिए स्केल में स्थिरता सुनिश्चित होती है। यह दृष्टिकोण हार्डवेयर कार्यान्वयन को सरल बनाता है लेकिन विस्तृत वितरण के लिए परिशुद्धता को कम कर सकता है।

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प्रति-चैनल मात्रांकन

एक कनवल्यूशन परत में प्रत्येक चैनल या चैनल समूह के लिए अलग-अलग पैरामीटर का उपयोग करने वाली मात्रांकन तकनीक। यह विधि प्रत्येक फ़िल्टर की विशिष्ट विशेषताओं के अनुसार स्केल को अनुकूलित करके परिशुद्धता को बेहतर ढंग से बनाए रखती है।

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मात्रांकन स्केल

एक गुणक पैरामीटर जो सूत्र Q = round(R/S + Z) के अनुसार फ्लोटिंग-पॉइंट मानों को मात्रांकित पूर्णांकों में परिवर्तित करता है। स्केल मात्रांकित मानों की परिशुद्धता और प्रतिनिधित्व सीमा निर्धारित करता है।

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क्वांटाइज़ेशन शून्य बिंदु

मात्रांकित प्रणाली में फ्लोटिंग-पॉइंट शून्य मान के अनुरूप पूर्णांक मान, जो तंत्रिका नेटवर्क के संरचनात्मक शून्यों को संरक्षित करने के लिए आवश्यक है। यह पैरामीटर मात्रांकित और वास्तविक डोमेन के बीच सटीक संरेखण सक्षम बनाता है।

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क्वांटाइज़ेशन शोर

उच्च-सटीक संख्याओं को कम-बिट निरूपण में बदलने के दौरान होने वाली त्रुटि, जो सूचना हानि के रूप में प्रकट होती है। क्वांटाइज़ेशन शोर का विश्लेषण उच्च-सटीकता में बनाए रखने वाली परतों के चयन का मार्गदर्शन करता है।

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पुनः मात्रांकन

एक ही मॉडल के भीतर विभिन्न मात्रांकन सटीकताओं के बीच रूपांतरण की प्रक्रिया, जो विभिन्न बिट परतों के बीच संचालन के दौरान आवश्यक होती है। पुनः मात्रांकन संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करते हुए संख्यात्मक संगति बनाए रखता है।

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परिवर्तनीय बिट रणनीति

सटीकता की बाधाओं के तहत मॉडल के आकार को कम करने के लिए नेटवर्क में बिट चौड़ाई का इष्टतम वितरण निर्धारित करने वाला एल्गोरिथ्मिक दृष्टिकोण। यह रणनीति एक जटिल संयोजन अनुकूलन समस्या को हल करती है।

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पदानुक्रमित मात्रांकन

एक विधि जो परतों को उनके महत्व और मात्रांकन के प्रति संवेदनशीलता के आधार पर पदानुक्रमों में व्यवस्थित करती है। पदानुक्रमित मात्रांकन प्रत्येक परत समूह के पदानुक्रमित स्तर के अनुसार अलग-अलग बिट नीतियां लागू करता है।