[发明专利]基于小波变换压缩和/或解压缩的神经网络处理方法

权利要求书

1.一种基于小波变换的神经网络处理方法，包括：

对片下数据进行压缩并发送至片上；

对所述压缩并发送至片上的数据进行解压缩；

接收所述解压缩后的数据并执行神经网络运算；

对神经网络运算得到的数据进行压缩并发送至片下；以及

对所述压缩并发送至片下的数据进行解压缩并存储为片下数据；

其中，基于小波变换对数据进行所述压缩和/或解压缩操作；所述进行解压缩及压缩的数据包括神经网络中的神经元数据和权值数据；利用压缩指令和解压缩指令进行压缩操作和解压缩操作，所述压缩指令包括：域1，用于存储指令类型；域2，用于存储源地址是否在片上信息；域3，用于存储目的地址是否在片上信息；域4，用于存储源地址是否使用寄存器；域5，用于存储目的地址是否使用寄存器；域6，用于存储源地址；域7，用于存储目的地址；域8，用于存储寄存器号。

2.根据权利要求1所述的神经网络处理方法，其中，在基于小波变换对数据进行所述压缩和/或解压缩操作的步骤中，利用小波基函数对数据进行小波变换，所述小波基函数包括哈尔基函数、Daubechies小波基函数、Biorthogonal小波基函数、Mexican Hat小波基函数、Coiflets小波基函数、Symlets小波基函数、Morlet小波基函数、Meyer小波基函数、Gaus小波基函数、Dmeyer小波基函数、ReverseBior小波基函数。

3.根据权利要求2所述的神经网络处理方法，其中，利用所述小波基函数通过阈值法、截取法、舍高频和取低频法对数据进行压缩。

4.根据权利要求3所述的神经网络处理方法，其中，所述小波变换为一维的小波变换或二维的小波变换。

5.根据权利要求1所述的神经网络处理方法，其中，在基于小波变换对数据进行所述压缩操作的步骤中，利用小波基函数表示需要压缩的数据，根据塔式结构对其进行多级分解，得到多级近似部分和细节部分，选择性的舍去细节部分，即实现所述压缩操作；在基于小波变换对数据进行所述解压缩操作的步骤中，将相应的各级近似部分与细节部分逐级复原，即实现所述解压缩操作。

6.根据权利要求1所述的神经网络处理方法，其中，

在片下压缩的步骤和片上解压缩的步骤之间还包括：在片上存储指令和经片下压缩后发送至片上的数据；

在进行神经网络运算的步骤之前还包括：将所述指令译码为微指令；

由此，利用所述微指令以及经片上解压缩后的数据进行神经网络运算。

7.根据权利要求6所述的神经网络处理方法，其中，

在片上存储指令和经片下压缩后发送至片上的数据的步骤之前，还包括：对所述经片下压缩后发送至片上的数据进行预处理。

8.根据权利要求1所述的神经网络处理方法，其中，通过PCIe总线、DMA、无线网络实现所述数据在片上与片下之间传输。