[发明专利]基于FPGA的轻量级神经网络池化模型及方法在审
| 申请号： | 202111648049.4 | 申请日： | 2021-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN116451739A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 王帅;赵鑫鑫;李朋 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/06;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 刘德 |
| 地址： | 250101 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于FPGA的轻量级神经网络池化模型及方法，属于深度学习卷积计算硬件加速技术领域，基于FPGA的轻量级神经网络池化模型，包括：反量化模块，用于反量化卷积输出结果；池化模块，使用乘法运算代替池化模块的除法运算，实现任意大小的均值池化；量化模块，用于将池化结果量化到一定范围以内，用于下一层的卷积计算。基于FPGA的轻量级神经网络池化方法，包括以下步骤：对轻量化神经网络模型上一层户进行卷积计算；获取卷积计算的结果，推理获得反量化参数，输出反量化卷积结果；获取反量化后的数据，推理获得池化参数，生成池化结果；获取池化后数据，推理获得量化产生，获得量化结果，用于下一层的卷积计算。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fpga 轻量级 神经网络 模型 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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