[发明专利]一种基于FPGA的卷积神经网络量化实现方法以及装置在审
| 申请号： | 202111454682.X | 申请日： | 2021-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN114154631A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 孟德远;安向京;胡庭波;李世星 | 申请（专利权）人： | 长沙行深智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G06F7/575 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 胡君;邹大坚 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市长沙经*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于FPGA的卷积神经网络量化实现方法以及装置，该量化实现方法包括量化CNN卷积核步骤，包括：将CNN卷积层分解为逻辑运算与加法运算的组合，转换为N×N卷积逻辑核；在FPGA中使用多个LUT分别实现逻辑运算以及加法运算，以实现N×N卷积逻辑核。本发明能够充分利用FPGA的强大逻辑运算能力，高效的实现CNN网络低位量化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fpga 卷积 神经网络 量化 实现 方法 以及 装置 | ||
【主权项】：
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