[发明专利]一种基于脉冲神经网络的无乘法卷积调度器及其硬件实现方法在审
| 申请号： | 202110431741.5 | 申请日： | 2021-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN113128675A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 李丽;徐瑾;傅玉祥;陈沁雨;王心沅;沈思睿;李伟;何书专 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 房小颖 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于脉冲神经网络的无乘法卷积调度器及其硬件实现方法，利用SNN基于事件驱动的特性，通过硬件来实现SNN中的卷积计算，为图像分割中的SNN提出了一种有效的卷积调度方法；该方法通过FIFO缓存输入的神经元状态，并送入“1”过滤器实现有效状态的过滤，避免无效状态参与计算，提高计算效率，且无需乘法计算；根据数据流特点，特殊考虑并行存储结构，使用较少的存储资源达到并行存储，以适配计算单元的高并行算力；计算过程中每个time step的结果原位存回，提高存储资源利用率；最终可实现基于脉冲神经网络任意规格输入的3×3卷积计算，支持64路并行计算；该方法提高了神经网络中卷积计算的性能，降低计算复杂度和功耗，同时具有较高灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉冲 神经网络 乘法 卷积 调度 及其 硬件 实现 方法 | ||
【主权项】：
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