[发明专利]一种对任意深度神经网络优化其运行功能时所需存储的方法在审
| 申请号： | 201910980066.4 | 申请日： | 2019-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN110766135A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 杨旭光;林森;孙凌阁 | 申请（专利权）人： | 北京芯启科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 11453 北京名华博信知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李冬梅 |
| 地址： | 100091 北京市海淀区上地*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供一种对任意深度神经网络优化其运行时所需存储的方法。将AutoML探索得到的任意网络转化为有向图，对有向图分析后，将每个神经网络层输入、输出所需要的内存管理，都转化为简单的对偏移地址的管理，从而达到静态分配、高效复用、灵活操作的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 有向图 神经网络优化 高效复用 静态分配 内存管理 偏移地址 神经网络 网络转化 运行时 存储 输出 灵活 转化 探索 分析 管理 | ||
【主权项】：
1.一种专用于深度卷积神经网络优化其运行功能时所需内存的方法，其特征包括：/n静态分配：在神经网络运行前，就根据神经网络的配置静态分配内存空间；/n高效复用：在神经网络运行中，直接复用相同的存储空间用于可复用的层之间的数据存放；/n灵活操作：在神经网络运行前，就根据神经网络的配置初始化了存储区描述和数据描述的指针，偏移量，长度，层编号；在神经网络运行中，根据存储区描述和数据描述值，通过简单计算就可以获取神经网络层数据项的在存储区地址，完成读写操作。/n
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