应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置
公开
摘要
本发明涉及神经网络领域，具体涉及一种应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置，该方法及装置采用指令集控制的方式，将两种不同的Route算子和Shortcut算子在指令集中编码成不同的参数，通过状态机的方式控制系统的运行，指令集的SRAM存储网络各层的功能信息，然后在状态机的解码状态下对其进行解码，当解码出指令集的算子类型是Route或者Shortcut时，然后进行相应的算子处理。因为Route和Shortcut两个算子都是对网络层中的两个中间层进行数据处理，不管是进行拼接还是对应位置数据相加，都使得输出特征图的特征信息增加了，图片的后续处理精度都会得到提升。
基本信息
专利标题 ：
应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595805A
申请号 ：
CN202210180455.0
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王峥肖玺
申请人 ：
中国科学院深圳先进技术研究院
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号
代理机构 ：
深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘建伟
优先权 ：
CN202210180455.0
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04
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
