[发明专利]专用神经网络加速器的池化与向量运算的一致性变换方法在审
| 申请号： | 202010462690.8 | 申请日： | 2020-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN111667062A | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 王维;伍骏 | 申请（专利权）人： | 上海赛昉科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海创开专利代理事务所(普通合伙) 31374 | 代理人： | 吴海燕 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了专用神经网络加速器的池化与向量运算的一致性变换方法，涉及神经网络技术领域。本发明的变换方法基于硬件处理流程包括如下步骤：S01、判断当前网络层：若为池化层，则根据步长及填充值数量，在输入特征图中选择多组一维特征向量，并设置权重系数不参与运算，作为池化滤波器；若为按元素计算层，则在两幅输入特征图中选择相同数量的一维特征向量，并将其中一幅特征图中特征向量作为权重系数传入处理矩阵；S02、处理矩阵并行处理多组转化后的一维池化或向量运算，得到多组计算结果；S03、输出结果。本发明不影响算法运算逻辑，方便统一处理两类网络层运算；减少硬件资源消耗、降低功耗的同时，也降低了硬件资源闲置可能性。 | ||
| 搜索关键词： | 专用 神经网络 加速器 向量 运算 一致性 变换 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海赛昉科技有限公司，未经上海赛昉科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010462690.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
