[发明专利]一种卷积神经网络的并行计算方法及装置在审
| 申请号： | 201910348849.0 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110147252A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 陈海波 | 申请（专利权）人： | 深兰科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/38 | 分类号： | G06F9/38;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 200336 上海市长宁区威*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种卷积神经网络的并行计算方法及装置，用于提高卷积运算效率。其中的一种卷积神经网络的并行计算方法包括：获取待卷积的图像数据，其中，所述待卷积的图像数据中的任一像素点数据是由原图像数据中对应所述任一像素点数据所在位置的第一像素点数据与相隔N个像素点数据的至少一个第二像素点数据合并得到的，所述第一像素点数据和所述至少一个第二像素点数据位于同一行，N由第一卷积步长确定；将所述待卷积的图像数据与权重数据进行卷积，得到至少两个卷积结果。 | ||
| 搜索关键词： | 像素点数据 卷积 卷积神经网络 并行计算 图像数据 原图像数据 卷积运算 权重数据 相隔 合并 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络的并行计算方法，其特征在于，所述方法包括：获取待卷积的图像数据，其中，所述待卷积的图像数据中的任一像素点数据是由原图像数据中对应所述任一像素点数据所在位置的第一像素点数据与相隔N个像素点数据的至少一个第二像素点数据合并得到的，所述第一像素点数据和所述至少一个第二像素点数据位于同一行，N由第一卷积步长确定；将所述待卷积的图像数据与权重数据进行卷积，得到至少两个卷积结果。
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