[发明专利]一种卷积神经网络的运算方法、装置和服务器

摘要

本发明实施例公开了一种用于卷积神经网络的运算方法、装置和服务器，通过对输入矩阵中重复的数据进行压缩，在卷积过程中减少加法运算和乘法运算的次数，以提高卷积运算的计算效率。

主权项

一种卷积神经网络的运算方法，其特征在于，包括：获取卷积核和输入矩阵；其中，所述卷积核包含m行n列的权重系数，所述输入矩阵包含r行s列的数据，m、n、r和s均大于0的整数；确定所述卷积核的每个权重系数在所述输入矩阵中连续分布的m行所对应的数据；根据每个权重系数在所述输入矩阵中连续分布的m行所对应的数据生成第一中间矩阵；其中，所述第一中间矩阵包含n*m行(s‑n+1)列的数据；统计所述第一中间矩阵中每行的相同数据连续分布的数量，以及根据统计结果生成第二中间矩阵；其中，所述第二中间矩阵中的每个数据包括数值和长度；将所述卷积核的每个权重系数乘以在所述第二中间矩阵中对应的行后得到预处理矩阵；根据预设顺序将所述预处理矩阵n*m行进行求和得到所述输入矩阵的m行对应的卷积行；根据所述输入矩阵的r行得到r‑m+1个卷积行，以及根据r‑m+1个卷积行得到所述输入矩阵的卷积矩阵。