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摘要：本申请公开了一种针对神经网络的数据处理方法、加速器及电子设备，该方法包括：确定与第一神经网络的运算相关联的目标函数；基于预设的第一关联关系，将目标函数的至少部分转换为对应的目标泰勒多项式；将目标数据发送到用于对第一神经网络进行运算的加速器，其中，加速器中设置有脉动阵列，脉动阵列包括至少一个基础运算单元行，每个基础运算单元行包括多个顺序连接的基础运算单元，基础运算单元中分别存储有目标泰勒多项式中每一数据项对应的权重数据；利用基础运算单元行，并基于目标泰勒多项式的运算模式以及权重数据，对目标数据进行处理，以确定相应的处理结果，该方法有效提高了神经网络的运算效率。

主权项：1.一种针对神经网络的数据处理方法，其特征在于，包括：确定与第一神经网络的运算相关联的目标函数，其中所述目标函数用于在所述第一神经网络的神经元之间进行信息传递；基于预设的第一关联关系，将所述目标函数的至少部分转换为对应的目标泰勒多项式，其中，所述目标泰勒多项式基于乘法和或加法的运算模式来进行运算；将目标数据发送到用于对所述第一神经网络进行运算的加速器，其中，所述加速器中设置有脉动阵列，所述脉动阵列包括至少一个基础运算单元行，每个所述基础运算单元行包括多个顺序连接的基础运算单元，所述基础运算单元中分别存储有所述目标泰勒多项式中每一数据项对应的权重数据；利用所述基础运算单元行，并基于所述目标泰勒多项式的运算模式以及所述权重数据，对所述目标数据进行处理，以确定相应的处理结果；其中，所述加速器中设置有权重缓存器，所述权重缓存器分别与所述脉动阵列中纵向排列的所述基础运算单元连接，所述方法还包括：基于所述目标泰勒多项式的数据结构，确定所述目标泰勒多项式中每一数据项对应的权重数据；利用所述权重缓存器，将各个所述权重数据分别输入到与其对应的纵向排列的所述基础运算单元的结果缓存器中，所述脉动阵列中的每一列的所述基础运算单元具有相同的权重数据；所述目标数据包括至少一个特征序列，每个所述特征序列包括多个输入特征值，每个所述特征序列均对应有所述基础运算单元行，所述利用所述基础运算单元行，并基于所述目标泰勒多项式的运算模式以及所述权重数据，对所述目标数据进行处理，以确定相应的处理结果，包括：将所述特征序列输入到与其对应的所述基础运算单元行；将所述特征序列中的各个所述输入特征值，逐步与相对应的所述基础运算单元行中的各个所述权重数据进行乘积操作，生成相应的乘积数据；将所述乘积数据存储在所述结果缓存器中，并利用所述结果缓存器输出。

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