一种优化稀疏性矩阵运算的神经网络方法和电路

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专利状态

一种优化稀疏性矩阵运算的神经网络方法和电路

有效

专利申请进度

申请

2018-04-23

申请公布

2018-10-12

授权

2020-11-20

预估到期

2038-04-23

专利基础信息

申请号	CN201810366385.1	申请日	2018-04-23
申请公布号	CN108647774A	申请公布日	2018-10-12
授权公布号	CN108647774B	授权公告日	2020-11-20
分类号	G06N3/04;G06N3/063
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	瑞芯微电子股份有限公司
申请人地址	福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼

专利法律状态

2020-11-20

授权

状态信息

授权
2020-11-03

著录事项变更

状态信息

著录事项变更；IPC(主分类):G06N3/04；专利申请号:2018103663851；变更事项:申请人；变更前:福州瑞芯微电子股份有限公司；变更后:瑞芯微电子股份有限公司；变更事项:地址；变更前:350003 福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼；变更后:350003 福建省福州市鼓楼区软件大道89号18号楼
2018-11-06

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06N3/04；专利申请号:2018103663851；申请日:20180423
2018-10-12

发明专利申请公布

状态信息

公布

摘要

本发明提供了一种优化稀疏性矩阵运算的神经网络方法和电路，所述方法通过非零数据规整单元来统计从主存单元中获取的第一特征矩阵数据的非零数据个数，并根据非零数据个数与卷积运算所需的乘加器个数的对应关系，采用门控时钟控制电路控制对应的时钟组开启，而后进行乘加运算得到卷积特征数据。在之后的累加运算过程中，累加单元只针对卷积特征数据中的非零数据进行累加，并在累加完成后将累加运算数据传输给激活函数运算单元进行激活运算。相较于针对整个卷积特征数据进行累加运算的方式，本发明能够有效降低神经网络电路运算过程中的运算量和功耗。

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