一种基于数据压缩的脉冲神经网络加速方法和装置
公开
摘要
本发明公开了一种基于数据压缩的脉冲神经网络加速方法和装置，所述方法包括：获取脉冲神经网络的神经元输出的第一数据，并将所述第一数据进行类型转换，得到第二数据；其中，所述第一数据由两个数字组成，分别为零和非零数字；将所述第二数据进行压缩处理，得到第三数据；基于量化和反量化的方式，将所述第三数据进行卷积运算，得到目标卷积结果。本发明实施例通过将神经元输出的数据进行类型转换和对第二数据的压缩处理来提高卷积运算的速率，从而提高脉冲神经网络训练的效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于数据压缩的脉冲神经网络加速方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595802A
申请号 ：
CN202210068359.7
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-01-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
程文翔林彦宇刘怡俊高文田永鸿
申请人 ：
鹏城实验室
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区兴科一街2号
代理机构 ：
深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
温宏梅
优先权 ：
CN202210068359.7
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/063 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
