[发明专利]深度学习中非常规卷积的实现方法、电子设备和存储介质在审
| 申请号： | 202211551141.3 | 申请日： | 2022-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN115809689A | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 胡锋杰 | 申请（专利权）人： | 亿咖通（湖北）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N5/04;G06F17/15 |
| 代理公司： | 北京智汇东方知识产权代理事务所(普通合伙) 11391 | 代理人： | 关艳芬 |
| 地址： | 430051 湖北省武汉市武汉经济技术开发区神*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种深度学习中非常规卷积的实现方法、电子设备和机器可读存储介质。非常规卷积指深度学习的推理软件当前不支持的卷积。该实现方法包括：将待实现的非常规卷积的计算用多个常规卷积算子的计算代替，多个常规卷积算子的规格均包含在推理软件支持的常规卷积算子规格的集合内；根据多个常规卷积算子的计算结果，生成其每一个值与非常规卷积的计算结果中的每一个值对应相等的中间结果；将中间结果中的值按照非常规卷积需要的形式进行排列后作为非常规卷积的输出结果。本发明的方案使推理软件可利用已有的常规卷积成果支持非常规卷积。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 中非 常规 卷积 实现 方法 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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