DEKOMPPRIMIERUNGSTECHNIKEN ZUR VERARBEITUNG KOMPRIMIERTER DATEN, DIE FÜR KÜNSTLICHE NEURONALE NETZWERKE GEEIGNET SIND

Komprimierte Daten sind haufig zum Verringern der erforderlichen Rechenressourcen vorteilhaft, um beispielsweise Daten zu ubertragen und zu speichern. Die Komprimierung von Daten ist besonders beim Umgang mit sparlichen Daten nutzlich (Daten, die zahlreiche Nullen oder Nahe-Null-Werte umfassen) und nur Nicht-Null-Werte oberhalb einer bestimmte Schwelle haben Bedeutung. Beim Umgang mit komprimierten Daten mussen die Daten haufig zur Verarbeitung dekomprimiert werden (z.B., durch Netzwerke fur tiefgehendes Lernen oder andere Anwendungen, die konfiguriert sind, um an sparlichen oder anderen unkomprimierten Daten zu arbeiten). Anweisungen werden zur Unterstutzung der Dekomprimierung von komprimierten Daten durch eine Verarbeitungseinheit, wie beispielsweise eine CPU und GPU, offenbart.