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应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置
发布时间: 2023-10-30
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明涉及神经网络领域，具体涉及一种应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法及装置，该方法及装置采用指令集控制的方式，将两种不同的Route算子和Shortcut算子在指令集中编码成不同的参数，通过状态机的方式控制系统的运行，指令集的SRAM存储网络各层的功能信息，然后在状态机的解码状态下对其进行解码，当解码出指令集的算子类型是Route或者Shortcut时，然后进行相应的算子处理。因为Route和Shortcut两个算子都是对网络层中的两个中间层进行数据处理，不管是进行拼接还是对应位置数据相加，都使得输出特征图的特征信息增加了，图片的后续处理精度都会得到提升。
成果亮点
.一种应用在神经网络数据处理中的向量融合计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
采用指令集控制的方式，将两种不同的Route算子和Shortcut算子在指令集中编码成不同的参数；
通过状态机的方式控制系统的运行，指令集的SRAM存储网络各层的功能信息，然后在状态机的解码状态下对其进行解码；
当解码出指令集的算子类型是Route或者Shortcut时，然后进行相应的算子处理。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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