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一种用于深度神经网络高速实时量化结构和运算实现方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710540111.5
IPC分类号：G06N3/063;G06N3/08
申请日期：
2017-07-05
申请人：
中国科学院沈阳自动化研究所

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种用于深度神经网络高速实时量化结构和运算实现方法
申请号	CN201710540111.5	申请日期	2017-07-05
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-01-15	公开/公告号	CN109214509A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/063 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/06 物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现〔7〕 G06N3/063 采用电的〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;6;3;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国科学院沈阳自动化研究所	申请人地址	辽宁省沈阳市东陵区南塔街114号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院沈阳自动化研究所	当前权利人	中国科学院沈阳自动化研究所
发明人	周广超;罗海波;惠斌
代理机构	沈阳科苑专利商标代理有限公司	代理人	王倩

摘要

本发明涉及一种用于深度神经网络高速实时量化结构和运算实现方法，被处理数据通过深度神经网络得到处理结果在深度神经网络选取部分或全部节点作为计算模块，计算模块内的节点参数为或量化为2的整数倍次幂形式的参数，将计算模块的输入数据与2的整数倍次幂形式的参数进行运算得到输出结果。本发明可以简化计算所消耗的资源，降低系统需求。

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