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申请/专利权人：马克西姆综合产品公司
摘要：本文描述了用于在执行诸如卷积操作和池化操作等复杂的神经网络操作时高效地处理大量数据的系统和方法。给定级联的卷积神经网络层，各种实施例允许在完成当前网络层或前一网络层的处理之前开始下游层的处理。在某些实施例中，这是通过以下方式来实现的：利用握手机制或异步逻辑来确定神经网络中的活动神经网络层，并且在处理第一层的输入数据集的所有内容之前使用该活动神经层来处理该输入数据集的子集。
主权项：1.一种用于处理神经网络数据的方法，该方法包括：使用计数器来确定神经网络中的用于处理该神经网络数据的一个或多个活动神经网络层，其中，所述计数器被配置为针对输入数据集的数据流控制来对一个或多个移位进行计数，以确定是开始该一个或多个活动神经网络层中的一个活动神经网络层中的操作还是从该活动神经网络层切换到该一个或多个活动神经网络层中的另一活动神经网络层；使用该一个或多个活动神经网络层来处理第一神经网络层的所述输入数据集的子集，该输入数据集包括音频数据或图像传感器数据中的至少一者，该子集的数据大小小于该输入数据集的大小；从该第一神经网络层输出第一输出数据集；在第二神经网络层中使用该第一输出数据集；以及在处理该输入数据集的所有内容之前，从该第二神经网络层输出第二输出数据集。
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权利要求：
百度查询： 马克西姆综合产品公司 降低神经网络中的内存需求的系统和方法
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