[发明专利]一种用于深度神经网络高速实时量化结构和运算实现方法有效
| 申请号： | 201710540111.5 | 申请日： | 2017-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN109214509B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 周广超;罗海波;惠斌 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于深度神经网络高速实时量化结构和运算实现方法，被处理数据通过深度神经网络得到处理结果在深度神经网络选取部分或全部节点作为计算模块，计算模块内的节点参数为或量化为2的整数倍次幂形式的参数，将计算模块的输入数据与2的整数倍次幂形式的参数进行运算得到输出结果。本发明可以简化计算所消耗的资源，降低系统需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 神经网络 高速 实时 量化 结构 运算 实现 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于深度神经网络高速实时量化结构和运算实现方法，其特征在于：在深度神经网络选取部分或全部节点作为计算模块，计算模块内的节点参数为或量化为2的整数倍次幂形式的参数，将计算模块的输入数据与2的整数倍次幂形式的参数进行运算得到输出结果。
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