[发明专利]神经网络运算设备和方法

权利要求书

1.一种神经网络运算模块，其特征在于，包括：

映射单元，用于接收输入数据之后，对所述输入数据进行处理，以得到处理后的输入数据，所述输入数据包括至少一个输入神经元和至少一个权值，所述处理后的输入数据包括处理后的输入神经元和处理后的权值；

存储单元，用于存储所述处理后的输入神经元、处理后的权值、神经网络指令和运算结果；

指令控制单元，用于从指令缓存单元中获取所述神经网络指令，并将所述神经网络指令译码成运算单元执行的微指令；

所述运算单元，用于获取所述处理后的输入神经元和所述处理后的权值后，根据所述微指令对所述处理后的输入神经元和所述处理后的权值进行人工神经网络运算，以得到所述运算结果；

输出缓存单元，用于缓存所述运算结果。

2.根据权利要求1所述神经网络运算模块，其特征在于，所述映射单元对所述输入数据进行处理之前，所述映射单元还用于：

对所述至少一个输入神经元进行分组，以得到M组输入神经元，所述M为大于或者等于1的整数；

判断所述M组输入神经元的每一组输入神经元是否满足第一预设条件，所述第一预设条件包括一组输入神经元中绝对值小于或者等于第三阈值的输入神经元的个数小于或者等于第四阈值；

当所述M组输入神经元任意一组输入神经元不满足所述第一预设条件时，将该组输入神经元删除；

对所述至少一个权值进行分组，以得到N组权值，所述N为大于或者等于1的整数；

判断所述N组权值的每一组权值是否满足第二预设条件，所述第二预设条件包括一组权值中绝对值小于或者等于第五阈值的权值的个数小于或者等于第六阈值；

当所述N组权值任意一组权值不满足所述第二预设条件时，将该组权值删除。

3.根据权利要求1所述的神经网络运算模块，其特征在于，所述映射单元包括：

第二稀疏处理单元，用于接收到第三输入数据后，根据所述第三输入数据得到第一连接关系数据，并将该第一连接关系数据传输至连接关系处理单元；

第三稀疏处理单元，用于接收到第四输入数据后，根据所述第四输入数据得到第二连接关系数据，并将该第二连接关系数据传输至所述连接关系处理单元；

所述连接关系处理单元，用于根据所述第一连接关系数据和所述第二连接关系数据，以得到第三连接关系数据，并将该第三连接关系数据传输至第二数据处理单元；

所述第二数据处理单元，用于在接收到所述第三输入数据，所述第四输入数据和所述第三连接关系数据后，根据所述第三连接关系数据对所述第三输入数据和所述第四输入数据进行处理，以得到第四输出数据和第五输出数据；

其中，当所述第三输入数据包括至少一个输入神经元，第四输入数据包括至少一个权值时，所述第一连接关系数据为输入神经元的连接关系数据，所述第二连接关系数据为权值的连接关系数据，所述第四输出数据为处理后的输入神经元，所述第五输出数据为处理后的权值；当所述第三输入数据包括至少一个权值，所述第四输入数据包括至少一个输入神经元时，所述第一连接关系数据为权值的连接关系数据，所述第二连接关系数据为输入神经元的连接关系数据，所述第四输出数据为处理后的权值，所述第五输出数据为处理后的输入神经元；所述输入神经元的连接关系数据表示所述至少一个输入神经元中绝对值大于第一阈值的输入神经元的位置信息；所述权值的连接关系数据表示所述至少一个输入神经元与输出神经元之间的连接关系的数据。

4.根据权利要求3所述的神经网络运算模块，其特征在于，当所述第一连接关系数据和所述第二连接关系数据均以步长索引的形式表示，且表示所述第一连接关系数据和所述第二连接关系数据的字符串是按照物理地址由低到高的顺序存储时，所述连接关系处理单元具体用于：

将所述第一连接关系数据的字符串中的每一个元素与存储物理地址低于该元素存储的物理地址的元素进行累加，得到的新的元素组成第四连接关系数据；同理，对所述第二连接关系数据的字符串进行同样的处理，得到第五连接关系数据；

从所述第四连接关系数据的字符串和所述第五连接关系数据的字符串中，选取相同的元素，按照元素值从小到大的顺序排序，组成新的字符串；

将所述新的字符串中每一个元素与其相邻的且值小于该元素值的元素进行相减，得到的元素组成所述第三连接关系数据。