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一种深度卷积神经网络的压缩及加速方法、神经网络模型及其应用

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本发明公开了一种深度卷积神经网络的压缩及加速方法、神经网络模型及其应用，属于深度卷积神经网络领域。该方法包括以下步骤：1)将深层深度卷积神经网络转化为宽浅神经网络结构；2)将规范化的样本数据输入到宽浅神经网络进行训练，得到浮点数权值；将浮点数权值和神经网络结构的激活函数进行二进制化，得到二进制化后的神经网络；将二进制化后的样本数据作为训练数据，输入二进制化后的神经网络进行训练并更新参数，直至预测值与ground truth误差达到预设误差，完成训练；其中，在二进制化后的神经网络的训练过程中，卷积层进行加法和减法运算。解决了现有深度卷积神经网络不能应用于嵌入式计算平台的问题。

著录项

公开/公告号CN110837887A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人西安微电子技术研究所;
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申请/专利号CN201911103074.7
发明设计人张菊莉;贺占庄;
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申请日2019-11-12
分类号
代理机构西安通大专利代理有限责任公司;
代理人李红霖
地址 710065 陕西省西安市雁塔区太白南路198号
入库时间 2023-12-17 06:30:17

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-20

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20191112

实质审查的生效
2020-02-25

公开

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