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ResBit：用于分类数值的残差二进制向量
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种学习表示神经网络权重的算法，可以对任意位深度的整数值进行训练，自然地发现了稀疏网络。证明了前三位最重要的位对准确度的贡献最大，其余位提供内在的正则化。因此，可以使用超过90％的网络存储任意代码，例如随机噪声，二进制文件或甚至先前训练的网络的权重。
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关键要点
- 介绍了一种学习表示神经网络权重的算法，允许对任意位深度的整数值进行训练。
- 该算法无需额外的约束或正则化技术，自然地发现了稀疏网络。
- 证明了前三位最重要的位对准确度的贡献最大，其余位提供内在的正则化。
- 可以使用超过90%的网络存储任意代码，例如随机噪声、二进制文件或先前训练的网络的权重。
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