[发明专利]一种稀疏矩阵向量乘运算时间预测方法及系统在审
| 申请号： | 202010759916.0 | 申请日： | 2020-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN111914213A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 冯仰德;王珏;曹中潇;杨文;刘天才;聂宁明;高付海;王晓光;高岳 | 申请（专利权）人： | 中国原子能科学研究院;中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06F7/523;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 102413 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种稀疏矩阵向量乘运算时间预测方法及系统，其中，方法包括以下步骤：构建卷积神经网络，卷积神经网络包括输入层、特征处理层、数据拼接层以及输出层，其中，输入层用于输入稀疏矩阵中的行特征矩阵的特征、列特征矩阵的特征、体系结构参数扩展矩阵的特征；特征处理层用于提取上一层中的特征；数据拼接层，用于对提取的行特征矩阵的特征、列特征矩阵的特征、体系结构参数扩展矩阵的特征进行拼接；输出层用于输出预测结果；获取多组已知稀疏矩阵向量乘运算时间的稀疏矩阵作为样本数据，将样本数据输入至卷积神经网络以实现对卷积神经网络的训练；将待分类的稀疏矩阵输入至训练完成的卷积神经网络，实现稀疏矩阵向量乘运算时间的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 稀疏 矩阵 向量 运算 时间 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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