[发明专利]执行卷积神经网络中的运算的方法和装置有效
| 申请号： | 201711041806.5 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107832839B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 凌坤;黄畅;陈亮;李德林;李建军;周峰 | 申请（专利权）人： | 南京地平线机器人技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06F17/15 |
| 代理公司： | 11497 北京市正见永申律师事务所 | 代理人： | 黄小临;王怀章 |
| 地址： | 210046 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请涉及用于执行卷积神经网络中的运算的方法和装置，该方法包括：拆分卷积神经网络中的选定层的权重参数以获得包含多个运算参数的运算参数阵列；分别使用所获得的运算参数阵列中的每个运算参数执行选定层的运算，以获得包括多个部分运算结果的部分运算结果阵列；以及基于所获得的部分运算结果阵列，生成选定层的一个或多个输出数据。通过该方法能够提高卷积神经网络中的运算的执行效率。 | ||
| 搜索关键词： | 执行 卷积 神经网络 中的 运算 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种执行卷积神经网络中的运算的方法，包括：/n在深度和核的数量之中的至少一个维度上拆分所述卷积神经网络中的选定层的权重参数以获得包含多个运算参数的运算参数阵列，所述运算参数阵列的每行的所有运算参数来自所述权重参数的核的集合的同一子集并且没有相同的通道，并且每列的每个运算参数分别来自所述权重参数的核的集合的不同子集并且具有相同的一个或多个通道；/n分别使用所述运算参数阵列中的每个运算参数，对所述选定层的输入数据中的与所使用的运算参数的通道相对应的通道上的数据执行所述选定层的运算，以获得包括多个部分运算结果的部分运算结果阵列；以及/n基于所述部分运算结果阵列，生成所述选定层的一个或多个输出数据；/n其中，拆分权重参数包括：/n在所述权重参数的核的数量大于或等于第一预定数量的情况下拆分所述权重参数，使得所获得的运算参数阵列的行数等于第一预定数量的倍数，所述第一预定数量由用于处理卷积神经网络中的运算的处理器的数量来确定。/n
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