8、5位CNN权重的算术编码与解码技术解析

最新推荐文章于 2025-08-31 20:17:26 发布
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分类专栏： 卷积神经网络加速器探秘 文章标签： CNN权重 算术编码 解码技术
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5位CNN权重的算术编码与解码技术解析

1. 解码示例

以一个具体的解码过程为例，展示如何使用所提出的技术进行解码。
| i | 起始范围 | 子范围（j = 0） | 子范围（j = 1） | 子范围（j = 2） | Z(idx) | 输出w | 缩放情况 | 更新后的idx |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 0 | [0, 255] | [0, 102] | — | — | (0011010010000000)₂ {0} | Lower | 1 | 52 |
| 1 | [0, 204] | [0, 81] | [81, 163] | — | (0011010010000000)₂ {0,1} | Middle | 2 | 105 |
| 2 | [34, 198] | [34, 99] | — | — | (0001010010000000)₂ {0,1,0} | Lower | 3 | 82 |
| 3 | [68, 198] | [68, 120] | [120, 172] | — | (0001010010000000)₂ {0,1,0,1} | Middle | 4 | 164 |
| 4 | [112, 216] | [112, 153] | [153, 195] | [195, 216] | (0000110010000000)₂ {0,1,0,1,2} | — | — | 200 |

解码步骤如下：
1. 首先，根据起始范围和概率计算每个权重元素的子范围。例如，对于元素“0”，其范围为([34 + ⌊164 0.0⌋, 34 + ⌊164

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