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申请/专利权人：上海新氦类脑智能科技有限公司
申请日：2021-08-09
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN113688983B
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.05#授权;2021.12.10#实质审查的生效;2021.11.23#公开
摘要：本发明的脉冲神经网络中减少权重储存的卷积运算实现方法、电路及终端，包括：获取储存的神经核中第一神经元的一维权重向量；其中，所述神经核包括：依次排列的N个神经元；对所述第一神经元的一维权重向量进行移位，获得对应所述神经核的第i神经元的一维权重向量；将第i神经元的一维权重向量与对应该神经元的轴突向量进行卷积计算，获得对应第i神经元的神经元膜电压计算结果。本发明通过一个神经元核只存储一个神经元的权重，神经元核中的其他神经元的权重根据存储的权重进行变换得到，大大降低了权重存储空间。
主权项：1.一种脉冲神经网络中减少权重储存的卷积运算实现方法，其特征在于，所述方法包括：获取储存的神经核中第一神经元的一维权重向量；其中，所述神经核包括：依次排列的N个神经元；并且其中，N为大于或等于1的整数；对所述第一神经元的一维权重向量进行移位，获得对应所述神经核的第i神经元的一维权重向量；其中，i为大于1且小于或等于N的整数；将第i神经元的一维权重向量与对应该神经元的轴突向量进行卷积计算，获得对应第i神经元的神经元膜电压计算结果；其中，所述神经元的轴突向量由特征图上每个单元按照从左到右从上到下的顺序顺次映射到对应该神经元的所有轴突输入上获得；获取储存的神经核中第一神经元的一维权重向量的方式包括：将所述第一神经元对应的二维权重矩阵按照从左到右从上到下的顺序顺次排列，组成一维权重向量；对所述第一神经元的一维权重向量进行移位的方式包括：对所述第一神经元的一维权重向量右移一或多个权重位宽；其中，右移权重位宽的个数，根据进行卷积计算的卷积步长以及所述轴突输入的输入通道个数中的一种或多种获得。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海新氦类脑智能科技有限公司 脉冲神经网络中减少权重储存的卷积运算实现方法、电路及终端
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