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 | |
周广超; 罗海波; 惠斌 | |
2019-01-15 | |
著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
国家 | 中国 |
文献子类 | 发明授权 |
产权排序 | 1 |
其他题名 | A high-speed real-time quantization structure and computational implementation method for a depth neural network |
英文摘要 | 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。 |
公开日期 | 2021-07-06 |
申请日期 | 2017-07-05 |
语种 | 中文 |
状态 | 有权 |
内容类型 | 专利 |
源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/29294] ![]() |
专题 | 沈阳自动化研究所_光电信息技术研究室 |
作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 周广超,罗海波,惠斌. 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. 2019-01-15. |
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