[发明专利]深度神经网络模型的处理方法、装置和设备有效
| 申请号： | 201810150453.0 | 申请日： | 2018-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN108334946B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 杨弋;周舒畅 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06F9/308;G06F9/302 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 100000 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种深度神经网络模型的处理方法、装置和设备，包括：获取神经网络的第一目标计算层的多个输入数据；第一目标计算层为深度神经网络所包含的依次连接的多个计算层中除前两个计算层之外的其他计算层，多个输入数据为深度神经网络中位于第一目标计算层之前且与第一目标计算层相连接的多个计算层的计算结果，输入数据的位宽不超过预设位宽；通过位操作对多个输入数据进行位运算，得到位运算结果，并将位运算结果作为第一目标计算层的输入数据进行处理。本发明缓解了现有的神经网络在对多个输入进行加法或者乘法等运算时，由于运算过程相对较为复杂导致神经网络的计算效率较低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 模型 处理 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种深度神经网络，其特征在于，包括：多个依次连接的计算层，每个所述计算层包括卷积层和非线性处理层，且多个所述计算层中第一计算层和第二计算层之间通过短路边相连接，所述第一计算层为所述多个依次连接的计算层中除前两个计算层之外的其他计算层，所述第二计算层为所述第一计算层之前与所述第一计算层通过短路边相连接的计算层；在所述第一计算层的起始位置处，还包括位操作处理层；所述位操作处理层用于对所述第二计算层的输出数据和所述第一计算层的前一个计算层的输出数据进行位运算。
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