[发明专利]面向深度神经网络训练和推理的范围批处理归一化算法的硬件电路有效
| 申请号： | 201911410996.2 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111144556B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 王蕾;杨智杰;李石明;田烁;康子扬;郭莎莎;王树泉;曲连华;王永文;郭阳;徐炜遐 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N5/04 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度神经网络训练和推理的范围批处理归一化算法的硬件电路，包括权值缓冲器，用于存储深度神经网络当中的权值数据；输入/结果缓冲器，用于存储深度神经网络的输入特征图数据以及输出特征图数据；脉动阵列，包含若干个处理单元，且所有处理单元构成一维串行结构或二维阵列结构，用于执行卷积运算当中的乘和累加运算以及批处理归一化的功能。本发明设计了一个高效的卷积神经网络训练体系结构，其核心计算单元是脉动阵列，脉动阵列当中的计算单元支持卷积神经网络训练算法中的前向传播和反向传播当中的批处理归一化层的操作，能实现范围批处理归一化算法的硬件加速，具有实现高效的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 深度 神经网络 训练 推理 范围 批处理 归一化 算法 硬件 电路 | ||
【主权项】：
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