[发明专利]面向2D和3D卷积神经网络的Winograd处理方法及系统在审
| 申请号： | 202110510754.1 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113269302A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 邓慧鹏;王鉴;肖山林;孟祥雨;虞志益 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 黎扬鹏 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种面向2D和3D卷积神经网络的Winograd处理方法及系统，其中方法包括：根据卷积神经网络的步长，判断对应维度的外部数据是否需要进行分解；将外部输入激活分解成不同激活块，将外部输入权重分解成不同的权重块；激活块存入卷积神经网络加速器的内部激活缓存中，分解后的权重块存入卷积神经网络加速器的内部权重缓存中；在计算过程中，取出对应的权重块，和所有对应的激活进行Winograd卷积；将每个块的计算结果对应位置进行累加。本发明对输入的激活和权重进行分解存储后，根据分解后的不同卷积核进行处理，相比传统卷积算术，加速器实现了非常高效的性能，可广泛应用于卷积神经网络算法领域。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 卷积 神经网络 winograd 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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