[发明专利]一种适用于神经网络的池化计算装置及方法

权利要求书

1.一种适用于神经网络的池化计算装置，包括

内部缓存单元，用于接收和暂存输入池化计算装置的进行池化操作的神经元数据；

池化运算单元，其包括多个计算部件，用于对所述内部缓存单元中存储的所述进行池化操作的神经元数据执行池化运算并获得计算结果；

迭代判断单元，用于判断所述池化运算单元获得的计算结果是中间结果还是最终结果；

池化控制模块，用于控制所述内部缓存单元、所述池化运算单元以及所述迭代判断单元针对所述内部缓存单元接收的所述进行池化操作的神经元数据执行池化操作；其中，

所述池化控制模块根据池化参数生成细分方案、选通信号和运算规则；

所述细分方案用于所述内部缓存单元按照接收的划分方案将所述进行池化操作的神经元数据进行分批，并根据所述划分方案针对不同的池化尺寸的进一步细分；

所述选通信号用于所述池化运算单元选择相应的计算部件执行池化运算；

所述运算规则用于所述迭代判断单元决策执行迭代中间结果或者输出最终结果。

2.根据权利要求1所述的池化计算装置，其特征在于，所述计算部件包括两个一级比较器和一个二级比较器。

3.一种利用如权利要求1至2任一项所述的池化计算装置进行池化计算方法，包括以下步骤：

接收并分析池化参数，生成细分方案、选通信号和运算规则；

按照接收的划分方案将所述进行池化操作的神经元数据进行分批，并根据所述划分方案针对不同的池化尺寸的进一步细分；

根据选通信号分配相应的计算部件执行池化运算；

利用运算规则进行中间结果迭代运算，并输出最终池化运算结果。

4.根据权利要求3所述的池化计算方法，其特征在于，在针对大小为2*2的池化核进行最大值/最小值池化运算时，利用两个一级比较器和二级比较器获得最终结果。

5.根据权利要求3所述的池化计算方法，其特征在于，在针对大小为3*3的池化核进行最大值/最小值池化运算时，首先将激活值按行或列分为三组并进行补位，再针对经补位后的四个激活值，利用两个一级比较器获得中间结果，并利用二级比较器获得最终结果。

6.根据权利要求3所述的池化计算方法，其特征在于，若针对大小为4*4的池化核进行最大值/最小值池化运算，首先将激活值分为四组，利用一级比较器和二级比较器获得每组的最终结果，再将四个每组的最终结果分成两组分别输入两个一级比较器获得中间结果，最后利用二级比较器获得池化运算的最终结果。