卷积神经网络操作实现方法、装置、设备及存储介质
公开
摘要
本申请提出一种卷积神经网络操作实现方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将待处理图像数据分别读取到第一预设数目个第一缓存器中；将卷积神经网络的权值数据分别读取到第二预设数目个第二缓存器中；第二预设数目小于第一预设数目；基于权值数据对待处理图像数据进行第三预设数目并行度的卷积神经网络操作；第三预设数目为第一预设数目的整数倍。本申请从本质上解决了卷积神经网络计算延迟大的问题，且极大降低了处理器的功耗和成本。
基本信息
专利标题 ：
卷积神经网络操作实现方法、装置、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611683A
申请号 ：
CN202210141616.5
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曹玉龙张尧孙康睿陈标发景博
申请人 ：
杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院
申请人地址 ：
浙江省杭州市萧山区宁围街道钱江世纪公园C区1幢101室
代理机构 ：
北京辰权知识产权代理有限公司
代理人 ：
王卫丽
优先权 ：
CN202210141616.5
主分类号 ：
G06N3/063
IPC分类号 ：
G06N3/063 G06N3/04 G06F3/06
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
G06N3/06
物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现
G06N3/063
采用电的
法律状态
2022-06-10 ：
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。
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