[发明专利]一种基于分布式编码的卷积优化方法

权利要求书

1.一种基于分布式编码的卷积优化方法，其特征在于，所述方法包括：

将输入的初始矩阵分割成预设数量的分矩阵，所述分矩阵的大小为a×a，其中，所述预设数量根据分布式系统的分节点个数、初始矩阵大小和分矩阵的大小确定，预设数量l的计算方式为：l＝j×k,l≤i-1，a≥4，其中，m为初始矩阵的行数，n为初始矩阵的列数，a为分矩阵的行数或列数，i为分节点个数；

分别对各所述分矩阵进行编码，获得各编码矩阵；

将各所述编码矩阵分别发送至对应的分节点；

接收各分节点采用Winograd算法对所述编码矩阵进行卷积运算获得的分节点卷积运算结果；

当接收到的所述分节点卷积运算结果个数达到预设值时，对接收到的各所述分节点卷积运算结果进行解码，获得各卷积结果；

将各所述卷积结果进行拼接，获得最终卷积结果；

所述分节点采用Winograd算法对所述编码矩阵进行卷积运算获得的分节点卷积运算结果的方式，包括：

根据所述编码矩阵的大小，确定卷积方式，其中，所述编码矩阵的大小与分矩阵的大小一样为a×a，如果a等于4，则卷积方式为第一种卷积方式，如果a大于4，则卷积方式为第二种卷积方式；

当所述卷积方式为第一种卷积方式时，直接采用Winograd算法对所述编码矩阵进行卷积运算，获得分节点卷积运算结果；

当所述卷积方式为第二种卷积方式时，按照编码分矩阵大小为4×4对所述编码矩阵进行分割，获得各编码分矩阵；

采用Winograd算法对各所述编码分矩阵进行卷积运算，获得各编码分矩阵的卷积运算结果；

按照各所述编码分矩阵在所述编码矩阵中的顺序，对各所述编码分矩阵的卷积运算结果进行拼接，获得分节点卷积运算结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将输入的初始矩阵分割成预设数量的分矩阵，所述分矩阵的大小为a×a，包括：

根据输入的初始矩阵的大小和分矩阵的大小，确定所述初始矩阵的矩阵分割类型；

当所述初始矩阵的矩阵分割类型为第一类型时，直接将所述初始矩阵分割为预设数量的大小为a×a的分矩阵；

当所述初始矩阵的矩阵分割类型为第二类型时，根据所述初始矩阵的大小和分矩阵的大小，对所述初始矩阵进行补0填充，获得填充后的矩阵；

将所述填充后的矩阵分割为预设数量的大小为a×a的分矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据输入的初始矩阵的大小和分矩阵的大小，确定所述初始矩阵的矩阵分割类型，包括：

计算和的值，当和的值都为整数时，所述初始矩阵的矩阵分割类型为第一类型；

当和的值中的任意一个以上不为整数时，所述初始矩阵的矩阵分割类型为第二类型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Winograd算法所使用的转换矩阵分别用A^T、G和B^T表示，其中：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当接收到的所述分节点卷积运算结果个数达到预设值时，对接收到的各所述分节点卷积运算结果进行解码，获得各卷积结果，包括：

当接收到的分节点卷积运算结果个数达到预设值时，根据接收到的各所述分节点卷积运算结果，获得矩阵关系；

对所述矩阵关系中的范德蒙矩阵进行求逆，获得范德蒙矩阵的逆矩阵；

将所述范德蒙矩阵的逆矩阵与各所述分节点卷积运算结果组成的矩阵进行矩阵乘法计算，获得各卷积结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设值根据所述初始矩阵的大小和所述分矩阵的大小确定，预设值的确定公式为：

其中，h为预设值，m为所述初始矩阵的行数，n为所述初始矩阵的列数，a为分矩阵的行数或列数。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将各所述卷积结果进行拼接，获得最终卷积结果，包括：

当所述初始矩阵的矩阵分割类型为第一类型时，将各所述卷积结果进行拼接，获得最终卷积结果；

当所述初始矩阵的矩阵分割类型为第二类型时，将各所述卷积结果进行拼接，获得初步卷积结果矩阵；

根据所述初始矩阵中被填充的行和列，将所述初步卷积结果矩阵中对应的行和列进行删除，获得最终卷积结果。