[发明专利]一种基于帧内数据差值神经网络加速方法在审
申请号: | 202110117712.1 | 申请日: | 2021-01-28 |
公开(公告)号: | CN112836797A | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
发明(设计)人: | 钟宇清;梁骏;杨常星;宋蕴;宋一平;黄磊;应屹航 | 申请(专利权)人: | 杭州国芯科技股份有限公司 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 朱亚冠 |
地址: | 310012 浙江省杭州市文*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于帧内数据差值神经网络加速方法。本发明方法流程包括:通道相关性重排、权重累加预处理、第一层作为当前计算层、当前层输入数据差值处理、矩阵乘加、是否进行过行列方向差值、行或者列方向差值恢复,激活函数处理、是否为最后一层,下一层作为当前层。本发明方法通过对神经网络的数据进行通道方向、行或者列方向进行差值得到差值后数据,相比原始数据稀疏性增强。本发明方法通过对神经网络全连接层权重进行累加预处理,对神经网络卷积层进行差值恢复处理,使得可以使用差值后数据作为计算输入。当神经网络计算支持稀疏矩阵计算加速时,相比直接采用原始数据,采用差值后数据作为输入提升了稀疏矩阵计算的加速效果。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 数据 差值 神经网络 加速 方法 | ||
【主权项】:
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