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申请/专利权人：海飞科(南京)信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种深度学习网络中神经元卷积核的计算优化方法，包括以下步骤：S1、确认卷积运算中的基础权重、非基础权重、无关权重，含基础权重的项记为基础权重项、含非基础权重的项记为非基础权重项、含无关权重的项记为无关项；S2、将非基础权重项以基础权重为单位进行拆分；S3、将拆分后的项与基础权重项进行优化计算；S4、输出卷积运算结果。本发明利用算数运算规律，二进制数的分解以及移位加法器等方式来减少卷积运算中的乘法运算，实现深度学习网络中神经元卷积核的计算优化。
主权项：1.一种深度学习网络中神经元卷积核的计算优化方法，其特征在于，优化方法包括以下步骤：S1、确认卷积运算中的基础权重、非基础权重、无关权重，含基础权重的项记为基础权重项、含非基础权重的项记为非基础权重项、含无关权重的项记为无关项；S2、将非基础权重项以基础权重为单位进行拆分；S3、将拆分后的项与基础权重项进行优化计算；S4、输出卷积运算结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海飞科(南京)信息技术有限公司 一种深度学习网络中神经元卷积核的计算优化方法
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