تُقدم بنية PIN الإصدار الثاني طريقة لاختيار حجم الشبكة العصبية وسرعة الاستدلال مسبقاً قبل التدريب باستخدام ربط الأوزان. تجبر هذه التقنية مجموعات من الخلايا على الاحتفاظ بقيم متطابقة، مما يسمح للشبكة بالحفاظ على عرضها مع تقليل عدد الأوزان المخزنة بشكل كبير.
- يفصل الربط بين عرض الشبكة وتكلفة التخزين؛ حيث يمكن لنموذج يحتوي على 256 وحدة أن يتسع ضمن ميزانية مكونة من 3,000 رقم، وهي ميزانية كانت تسمح عادةً بوحدة مخفية واحدة فقط.
- في الاختبارات المقارنة مع التقليم بالقيمة المطلقة، والتحليل ذو الرتبة المنخفضة، والكمّنة، والتكثيف، فاز الربح بأربعة من أصل خمسة ميزانيات بتية، وكان الطريقة الوحيدة العاملة تحت 100 كيلوبايت.
- عند ضغط بنسبة 128x، يؤدي النموذج المرتبط أداءً يفصله عن النسخة غير المضغوطة بنقطة واحدة فقط (1.2 نقطة).
- تُمكّن هذه النهج من نظام إحداثيات مشترك عبر النماذج، مما يسمح للشبكة الأساسية وخريطة خطية بالتنبؤ بالمتغيرات لمجموعات مهام غير مسبوقة دون إعادة تدريب.
- يمكن لـ 43,000 رقم (الأساس بالإضافة إلى الخريطة) إنتاج أي من المهام الـ 120 الممكنة، بينما تتطلب التخزين التقليدي 14 مليون رقم.
تتيح هذه الإطار للمطورين تحديد ميزانيات التخسان وحدود الاستدلال أولاً، مما يسمح لهيكل النموذج باتباع تلك القيود بدلاً من ضبط المعاملات حتى العثور على ملاءمة.