[发明专利]具有回调的卷积矩阵相乘以用于深度卷积神经网络的深度瓦片化在审
| 申请号： | 201580075905.8 | 申请日： | 2015-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN107209871A | 公开（公告）日： | 2017-09-26 |
| 发明（设计）人： | D·H·F·德克曼;M·巴丁 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司31100 | 代理人： | 周敏,陈炜 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种图像和滤波器到虚拟矩阵的地址转译以通过矩阵乘法执行卷积的方法包括接收图像和滤波器。每一个图像和滤波器具有存储器地址。该方法还包括基于所计算的经线性化图像和所计算的经线性化滤波器将存储器地址映射到虚拟矩阵地址。该方法进一步包括将虚拟矩阵中的数据转换成预定义内部格式。该方法还进一步包括基于虚拟矩阵地址通过预定义内部格式的数据的矩阵乘法来卷积图像。 | ||
| 搜索关键词： | 具有 卷积 矩阵 相乘 用于 深度 神经网络 瓦片 | ||
【主权项】：
一种进行图像和滤波器到虚拟矩阵的地址转译以通过矩阵乘法执行卷积的方法，包括：接收图像和滤波器，其各自具有存储器地址；至少部分地基于所计算的经线性化图像和所计算的经线性化滤波器将所述存储器地址映射到虚拟矩阵地址；将所述虚拟矩阵中的数据转换成预定义内部格式；以及至少部分地基于所述虚拟矩阵地址通过所述预定义内部格式的所述数据的矩阵乘法来卷积所述图像。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于高通股份有限公司，未经高通股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201580075905.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：太阳能电池组件的环境温度巡查装置
- 下一篇：一种确定环境参数的方法和装置
