[发明专利]一种面向低位宽卷积神经网络的可重构激活量化池化系统有效
| 申请号： | 201811646433.9 | 申请日： | 2018-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN109389212B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 李丽;陈沁雨;傅玉祥;陈铠;何书专;陈辉;程开丰 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人： | 陈扬;吴扬帆 |
| 地址： | 210046 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明的面向低位宽卷积神经网络的可重构激活量化池化系统包括:若干个可重构激活量化池化处理单元，用于执行激活、量化、池化操作，并且执行工作模式激活‑量化工作模式或激活‑量化‑池化工作模式的可重构操作；存储单元控制器，用于控制不同配置下可重构激活量化池化单元和存储单元的数据传输；存储单元，用于暂存池化操作中所需的卷积层结果数据。软件优化设计通过将低位宽卷积神经网络的激活、量化等若干步骤简化为一个步骤，可减少冗余计算且不改变原始功能。有益效果：通过将激活、量化、池化三个步骤以可重构的方式映射在同一硬件单元上，减少了硬件资源面积；采用软硬件协同优化的方法，具有面积小、功耗低、灵活性高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 低位 卷积 神经网络 可重构 激活 量化 系统 | ||
【主权项】：
1.一种面向低位宽卷积神经网络的可重构激活量化池化系统，接收卷积层结果数据其特征在于：包括:若干个可重构激活量化池化处理单元，用于执行激活、量化、池化操作，并且执行工作模式激活‑量化工作模式或激活‑量化‑池化工作模式的可重构操作；存储单元控制器，用于控制不同配置下可重构激活量化池化单元和存储单元的数据传输；存储单元，用于暂存池化操作中所需的卷积层结果数据。
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