[发明专利]用于神经网络模型全连接层的数据处理方法、可读介质和电子设备在审
| 申请号： | 202111370380.4 | 申请日： | 2021-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN113902107A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 黄嘉胜;黄敦博;潘阿成 | 申请（专利权）人： | 安谋科技（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海华诚知识产权代理有限公司 31300 | 代理人： | 肖华 |
| 地址： | 200233 上海市闵行*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请涉及人工智能领域，提供了一种用于神经网络模型全连接层的数据处理方法，通过将全连接层的N个待处理数据向量与权重矩阵的全连接运算转换成待卷积矩阵与卷积核的卷积运算，在卷积运算过程中，仅需要从存储器中获取1次权重矩阵W，就能处理N个待处理数据向量。其中，待卷积矩阵为由全连接层的待处理数据向量组成的矩阵，卷积核为由权重矩阵转换而成的矩阵。并且，转换成卷积运算的处理结果中的对应数据与全连接层的处理结果中的对应数据相同、排列顺序也相同，从而不仅能够减少权重系数的加载次数，对全连接层的下一层网络的运算也不产生影响，大大提高了数据处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 模型 连接 数据处理 方法 可读 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
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