[发明专利]神经网络加速器的数据处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种神经网络加速器的数据处理方法，包括：

获取待处理数据以及对应的待执行操作；

获取与所述待执行操作对应的实数全连接操作；

根据所述神经网络加速器的实数全连接单元，对所述待处理数据执行所述实数全连接操作，以得到所述待执行操作针对所述待处理数据的执行结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待执行操作为复数卷积操作，所述获取与所述待执行操作对应的实数全连接操作，包括：

获取所述复数卷积操作对应的复数权重矩阵；

对所述复数权重矩阵进行拆分，以得到实部权重矩阵以及虚部权重矩阵；

根据所述实部权重矩阵生成实部全连接操作，并根据虚部权重矩阵生成虚部全连接操作；

将所述实部全连接操作和所述虚部全连接操作进行组合，以得到所述实数全连接操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述神经网络加速器的实数全连接单元，对所述待处理数据执行所述实数全连接操作，以得到所述待执行操作针对所述待处理数据的执行结果，包括：

根据所述神经网络加速器的实数全连接单元，对所述待处理数据执行所述实部全连接操作，得到实部结果：

根据所述神经网络加速器的实数全连接单元，对所述待处理数据执行所述虚部全连接操作，得到虚部结果；

根据所述实部结果和虚部结果生成所述执行结果。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述根据所述神经网络加速器的实数全连接单元，对所述待处理数据执行所述实数全连接操作，以得到所述待执行操作针对所述待处理数据的执行结果之前，所述方法还包括：

在所述待处理数据的输入模式不为预设的输入模式的情况，将所述待处理数据的输入模式转换为所述预设的输入模式。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述操作为复数全连接操作，所述获取与所述待执行操作对应的实数全连接操作，包括：

获取所述复数全连接操作对应的复数权重矩阵；

对所述复数权重矩阵进行拆分，以得到实部权重矩阵以及虚部权重矩阵；

根据所述实部权重矩阵生成实部全连接操作，并根据虚部权重矩阵生成虚部全连接操作；

将所述实部全连接操作和所述虚部全连接操作进行组合，以得到所述实数全连接操作。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待执行操作为分组实数卷积操作，所述获取与所述待执行操作对应的实数全连接操作，包括：

获取所述分组实数卷积操作的第一权重矩阵；

将所述第一权重矩阵进行处理，以得到对应实数卷积操作所对应的第二权重矩阵；

根据所述第二权重矩阵，生成所述实数全连接操作。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待执行操作为实数卷积操作，所述获取与所述待执行操作对应的实数全连接操作，包括：

获取所述实数卷积操作所对应的至少一个权重矩阵；

根据所述至少一个权重矩阵，生成所述至少一个实数全连接操作。

8.一种神经网络加速器的数据处理装置，包括：

第一获取模块，用于获取待处理数据以及对应的待执行操作；

第二获取模块，用于获取与所述待执行操作对应的实数全连接操作；

第一处理模块，用于根据所述神经网络加速器的实数全连接单元，对所述待处理数据执行所述实数全连接操作，以得到所述待执行操作针对所述待处理数据的执行结果。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述待执行操作为复数卷积操作，所述第二获取模块，包括：

第一获取单元，用于获取所述复数卷积操作对应的复数权重矩阵；

第二获取单元，用于对所述复数权重矩阵进行拆分，以得到实部权重矩阵以及虚部权重矩阵；

第一生成单元，用于根据所述实部权重矩阵生成实部全连接操作，并根据虚部权重矩阵生成虚部全连接操作；

第三获取单元，用于将所述实部全连接操作和所述虚部全连接操作进行组合，以得到所述实数全连接操作。