稀疏量化神经网络编码模式识别方法与系统

摘要

本发明涉及一种稀疏量化神经网络编码模式识别方法与系统，属于神经网络技术领域。该系统包括CPU、直接存储器访问DMA、串口、总线、控制器、片上内存和神经网络加速器；CPU控制整个计算进程的运行，串口用于接收数据，DMA用于调度输入数据的传输，总线用于传输控制命令和数据；神经网络加速器包括计算阵列与输入帧缓存和输出帧缓存，用于实现数据缓冲和数据复用；输入帧缓存用于抓取每次卷积需要的数据，并将数据进行重新排列；计算阵列用于实现神经网络内部的计算，每个计算阵列包括多个计算单元，每个计算单元实现稀疏量化神经网络中一个宏模块所有计算。本发明中比常规的和其他数据驱动的激活压缩方法更强大，具有更强的鲁棒性。