[发明专利]基于深度学习的激活函数的实现方法及装置有效
| 申请号： | 201710669937.1 | 申请日： | 2017-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN107480771B | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 徐祥;艾国;张韵东 | 申请（专利权）人： | 北京中星微人工智能芯片技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京布瑞知识产权代理有限公司 11505 | 代理人： | 孟潭 |
| 地址： | 100191 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的激活函数的实现方法及装置。该激活函数的实现方法包括：将激活函数的区间划分为多个子区间；根据多个子区间中的每个子区间的梯度，确定每个子区间的区间类型，其中不同区间类型的子区间的采样点具有不同的步进值；根据每个子区间的区间类型，计算多个子区间所需的存储空间；以及在多个子区间所需的存储空间小于等于存储器的存储空间的情况下，对多个子区间进行存储空间分配。通过采用本发明的激活函数实现方法，在硬件资源有限的情况下，保证激活函数的实现精度，同时提高了硬件的运行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 激活 函数 实现 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的激活函数实现方法，其特征在于，所述方法包括：将所述激活函数的区间划分为多个子区间；根据所述多个子区间中的每个子区间的梯度，确定每个子区间的区间类型，其中不同区间类型的子区间的采样点具有不同的步进值；根据所述每个子区间的区间类型，计算所述多个子区间所需的存储空间；以及在所述多个子区间所需的存储空间小于等于存储器的存储空间的情况下，对所述多个子区间进行存储空间分配。
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