[发明专利]基于自适应ReLU的全频域卷积神经网络的硬件加速器、加速方法和图像分类方法有效
| 申请号： | 202011637130.8 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112749799B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 刘双龙 | 申请（专利权）人： | 湖南师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 熊开兰 |
| 地址： | 410081 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应ReLU的全频域卷积神经网络的硬件加速器、加速方法和图像分类方法，其中硬件加速器包括FPGA加速模块、主机CPU和DDR，FPGA包括直接片外访问单元、共享片上内存、频域卷积模块和频域ReLU模块；主机CPU对数据进行FFT和IFFT变换及传送各激活层的参数选址信号，FPGA使用FFT变换后的权值对FFT变换后的输入数据在全频域进行卷积层和ReLU激活层操作，其中各ReLU激活层的参数根据该层训练的输入信息范围进行设置，将最终的操作结果返回给主机CPU进行IFFT变换，作为卷积神经网络的输出结果。本发明可以提高卷积神经网络输出结果的精度和硬件实现效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 relu 全频域 卷积 神经网络 硬件 加速器 加速 方法 图像 分类 | ||
【主权项】：
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