[发明专利]基于脉冲阵列的卷积神经网络优化方法及装置有效
| 申请号： | 201911100653.6 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110852422B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 谭婧炜佳;马茂棣;阎凯歌 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 林哲生 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明提供基于脉冲阵列的卷积神经网络优化方法及装置，以提高参与计算的所有PE中最低的最高运行频率。上述卷积神经网络包括至少一层卷积层；卷积层包括至少一组过滤器；任一卷积层执行的卷积操作包括：使用过滤器在输入激活矩阵上进行扫描；脉冲阵列用于执行每一卷积层所涉及的卷积计算，脉冲阵列包括N行M列处理单元PE；其中，参与卷积计算的任一PE的寄存器，用于存储相应过滤器的权重值；方法包括：确定处理本层卷积层的卷积操作的初始PE运算阵列；初始PE运算阵列包括行数n和列数m；其中，n小于等于N，m小于等于M；将初始PE运算阵列中最高运行频率最低的PE进行替换，以得到优化后的PE运算阵列。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 脉冲 阵列 卷积 神经网络 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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