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申请/专利权人：山东芯安泓锦科技有限公司
摘要：本发明提供一种FPGA上实现深度学习的高效浮点数处理方法，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：初始化一个粒子群，粒子群中的每个粒子都代表一种流水线配置，流水线配置包括流水线的级数以及从运行模块中选择的一种哈希算法，粒子群中的每个粒子的初始位置随机设定，表示不同的初始配置参数；定义一个用于评估每种流水线配置性能的适应度函数；根据适应度函数，更新每个粒子的速度和位置，通过重复进行适应度函数的计算和粒子的更新，直到达到预设的迭代次数，以得到最终的流水线配置，最终的流水线配置包括最终的流水线级数和选择的哈希算法。本发明增加了系统在处理不同类型数据时的适应性和效率。
主权项：1.一种FPGA上实现深度学习的高效浮点数处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据关键特征，构建一个支持多种不同的哈希算法的运行模块；初始化一个粒子群，粒子群中的每个粒子都代表一种流水线配置，流水线配置包括流水线的级数以及从运行模块中选择的一种哈希算法，粒子群中的每个粒子的初始位置随机设定，表示不同的初始配置参数；定义一个用于评估每种流水线配置性能的适应度函数；根据适应度函数，更新每个粒子的速度和位置，通过重复进行适应度函数的计算和粒子的更新，直到达到预设的迭代次数，以得到最终的流水线配置，最终的流水线配置包括最终的流水线级数和选择的哈希算法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东芯安泓锦科技有限公司 一种FPGA上实现深度学习的高效浮点数处理方法
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