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申请/专利权人：黄朝宗
摘要：本发明提供一种使用环张量的深度神经网络加速方法，其中环张量设定步骤是设定卷积网络的输入特征环张量与参数环张量，输入特征环张量包含多个输入特征环元素，参数环张量包含多个参数环元素。环张量卷积运算步骤是依据环元素乘法运算步骤与环元素加法运算步骤对输入特征环元素及参数环元素进行运算，以产出卷积特征环张量的多个卷积特征环元素。张量非线性激活函数运算步骤是对其中一卷积特征环元素执行方向性非线性激活函数而产生输出特征环元素。因此，利用具方向性的非线性激活函数，可不增加乘法器的位元数，且保持影像品质。
主权项：1.一种使用环张量的深度神经网络加速方法，其特征在于包含以下步骤：一环张量设定步骤，是设定一卷积网络的一输入特征环张量与一参数环张量，该输入特征环张量包含多个输入特征环元素，该参数环张量包含多个参数环元素；一环张量卷积运算步骤，是依据一环元素乘法运算步骤与一环元素加法运算步骤对该输入特征环张量的该些输入特征环元素及该参数环张量的该些参数环元素进行运算，以产出一卷积特征环张量的多个卷积特征环元素；以及一张量非线性激活函数运算步骤，是对该卷积特征环张量的该些卷积特征环元素的一者执行一方向性非线性激活函数而产生一输出特征环元素；其中，该环元素乘法运算步骤包含对该些输入特征环元素的一者与该些参数环元素的一者执行一环元素乘法而产生一乘法输出环元素，该乘法输出环元素的一乘法输出分量由该些输入特征环元素的该者的一输入特征分量及该些参数环元素的该者的一参数分量执行一分量积求得；其中，该环元素加法运算步骤包含对多个该乘法输出环元素执行一环元素加法而产生该些卷积特征环元素的该者，各该卷积特征环元素的一卷积特征分量由该些乘法输出环元素的多个该乘法输出分量执行一分量和求得；其中，该使用环张量的深度神经网络加速方法应用于影像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 黄朝宗 使用环张量的深度神经网络加速方法及其系统
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