基于本征正交分解的循环神经网络的压缩方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质

本发明涉及一种基于本征正交分解的循环神经网络的压缩方法，其中，该方法包括以下步骤：进入步骤A，记录被压缩对象的长短期记忆网络推理时的隐藏层取值；将记录的所有数据的隐藏层求取平均值，得到平均隐藏层矩阵H；进入步骤B，对获取到的平均隐藏层矩阵H计算投影向量，并得到子矩阵v；利用子矩阵v将原系数矩阵进行降维处理，以获取新的模型参数量。本发明还涉及一种相应的装置、处理器及其计算机可读存储介质。采用了本发明的该基于本征正交分解的循环神经网络的压缩方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，可以应用于时间序列分类模型的压缩任务，将模型大小减少到三分之一，并将计算量减少到四分之一，同时在精度上有可接受的损失。