[发明专利]基于可重构计算的卷积神经网络池化层、硬件实现方法及系统在审
| 申请号： | 201911014329.2 | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN110942145A | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 李丽;郑茜;傅玉祥;李伟;何国强;陈铠 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 窦贤宇 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于一种可重构计算的卷积神经网络池化层、硬件实现方法及系统，该系统包括：控制单元、数据暂存单元、最大池化/平均池化计算单元。控制单元用于读取配置信息，通过有限状态机控制卷积神经网络池化层的运算流程，通过调用最大池化/平均池化计算单元以实现最大池化和平均池化算法；数据暂存单元用于存储计算所需的输入层信息及输出层结果；最大池化/平均池化计算单元用于计算输出层中各个通道的信息。本发明提出了一种可重构的卷积神经网络池化层硬件架构，计算资源和存储资源都可以进行裁剪拆分，在保证算法精度的情况下，高并行度的最大池化/平均池化计算单元大大提高了算法的硬件实现速度，该架构可适用于各种人工智能场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可重构 计算 卷积 神经网络 池化层 硬件 实现 方法 系统 | ||
【主权项】：
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