8、5位CNN权重的算术编码与解码技术解析

5位CNN权重的算术编码与解码技术解析

在CNN（卷积神经网络）的应用中，权重数据的高效编码和解码对于减少存储需求、降低内存能耗以及提高推理速度至关重要。本文将详细介绍5位CNN权重的算术编码与解码技术，包括解码示例、硬件设计、评估方法以及结果分析。

1. 解码示例

下面通过一个具体的例子来说明解码过程。

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i	起始范围	子范围（j = 0）	子范围（j = 1）	子范围（j = 2）	Z(idx) - 灰色阴影部分	输出 w	缩放情况	更新后的 idx
0	[0, 255]	[0, 102]	—	—	(0011010010000000)₂ {0}	0	下限缩放	1
1	[0, 204]	[0, 81]	[81, 163]	—	(0011010010000000)₂ {0,1}