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一种应用于卷积神经网络的加速方法和加速器

摘要

本发明提供一种应用于卷积神经网络的加速方法和加速器,所述方法包括:S1,对于卷积神经网络中的任一层,分别计算该层输出的各特征图的稠密度;S2,将该层输出的各所述特征图的稠密度与多个预设阈值进行比较,根据比较结果将各所述特征图进行稀疏编码;其中,不同的比较结果对应不同的稀疏编码方式;S3,基于该层下一层的卷积层对稀疏编码后的各所述特征图和预先稀疏编码的所述卷积神经网络中的各卷积核进行卷积。本发明减少卷积神经网络中卷积运算的计算量,提高了运算速度。

著录项

  • 公开/公告号CN108510063B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201810306577.3

  • 申请日2018-04-08

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11002 北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人王莹;吴欢燕

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱

  • 入库时间 2022-08-23 10:52:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-20

    授权

    授权

  • 2018-10-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20180408

    实质审查的生效

  • 2018-10-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/04 申请日:20180408

    实质审查的生效

  • 2018-09-07

    公开

    公开

  • 2018-09-07

    公开

    公开

  • 2018-09-07

    公开

    公开

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