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Softmax函数的设计优化及硬件实现方法及系统

摘要

Softmax函数可以完成标量到概率的转换,被广泛应用在深度神经网络分类器中的输出层。时下,多分类问题作为深度学习的重要应用有着分类类别越来越多,精度要求越来越高的应用趋势。本发明提出了一种Softmax函数的设计优化及硬件实现方法及系统,针对大量输入数据个数、广输入范围与高精度要求,本发明通过两遍输入的输入模式进行计算以减少片上存储资源、通过可配置查找表以应对多种输入定点化方案、通过硬件决定输出定点化方案以提高精度。

著录项

  • 公开/公告号CN109165006B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN201810892536.7

  • 发明设计人 张卓健;邵启明;王少军;王琴;

    申请日2018-08-07

  • 分类号G06F7/556(20060101);G06N3/063(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构31236 上海汉声知识产权代理有限公司;

  • 代理人庄文莉

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2022-08-23 12:16:11

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