一种参数化可扩展的神经网络全连接层多层互连结构

摘要

本发明公开一种参数化可扩展的神经网络全连接层多层互连结构，包括若干层全连接层，每层全连接层例化了若干基本单元；一个基本单元连接一个路由器，同一全连接层中的基本单元经过路由器相连，形成全连接环；全连接环的路由器上下相连形成一种参数化可扩展的神经网络全连接层多层互连结构，支持双向的数据传递(前向推理，反向学习)。本发明采用可配置的全连接基本单元作为全连接层硬件实现的基础，用户可以根据实际使用的神经网络的需求通过设置参数控制生成多个基本单元并互连的方式完成其网络中全连接层的设计实现和并行加速；本发明的设计考虑了数据流水线，缩短了系统运行时钟周期，灵活配置全连接层的结构和规模，便于系统的快速部署实现。