[发明专利]一种用于非精确计算神经网络的电路设计方法有效
| 申请号： | 201611242077.5 | 申请日： | 2016-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108256642B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 陈天石;任逸轩;郭崎;杜子东;支天;陈云霁 | 申请（专利权）人： | 上海寒武纪信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06F7/523 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于非精确计算神经网络的电路设计方法，包括以下步骤：确定位宽，用以确定非精确乘法器的位宽选择范围；生成电路结构，通过一种以电路中结点重要性排名为驱动的启发式随机算法，对每一种备选位宽，生成多种具体电路，所述多种具体电路就是所有可选的非精确乘法器结构；独立替换，将神经网络中的每个精确乘法器独立地替换为某种结构的非精确乘法器，得到的所有可能方案组成一个解空间；遍历比较，在所述解空间内随机选择一部分方案，遍历每种方案下非精确神经网络的训练和测试效果，得到最优解。本发明在运算结果准确度受到的影响不大的情况下，极大地减少了面积和功耗，提升了运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 精确 计算 神经网络 电路设计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于非精确计算神经网络的电路设计方法，其特征在于，包括以下步骤：确定位宽，用以确定非精确乘法器的位宽选择范围；生成电路结构，通过一种以电路中结点重要性排名为驱动的启发式随机算法，对每一种备选位宽，生成多种具体电路，所述多种具体电路就是所有可选的非精确乘法器结构；独立替换，将神经网络中的每个精确乘法器独立地替换为某种结构的非精确乘法器，得到的所有可能方案组成一个解空间；遍历比较，在所述解空间内随机选择一部分方案，遍历每种方案下非精确神经网络的训练和测试效果，得到最优解。
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