[发明专利]跨平台卷积神经网络控制系统及方法、信息数据处理终端有效
| 申请号： | 201810391985.3 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108572593B | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 卜少峰;万元芳 | 申请（专利权）人： | 北京源码矩阵科技有限公司 |
| 主分类号： | G05B19/042 | 分类号： | G05B19/042 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 101400 北京市怀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机软件技术领域，公开了一种跨平台卷积神经网络控制系统及方法、信息数据处理终端，卷积运算单元和池化运算单元，卷积运算单元与池化运算单元连接，通过OpenGL ES的fbo渲染来实现gpu计算；全连接运算单元，与卷积运算单元或者池化运算单元连接，使用cpu的neon指令实现；卷积运算前需要给各个通道添加padding，将padding操作和卷积运算或者池化运算结合。本发明利用OpenGL ES来实现卷积计算的方法，达到了利用gpu的优秀浮点计算性能来加快卷积神经网络的计算，同时实现不同系统的跨平台。 | ||
| 搜索关键词： | 平台 卷积 神经网络 控制系统 方法 信息 数据处理 终端 | ||
【主权项】：
1.一种跨平台卷积神经网络控制系统，其特征在于，所述跨平台卷积神经网络控制系统包括：卷积运算单元和池化运算单元，卷积运算单元与池化运算单元连接，通过OpenGL ES来实现gpu计算；全连接运算单元，与池化运算单元连接，使用cpu的neon指令实现；卷积运算前需要给各个通道添加padding，将padding操作和卷积运算或者池化运算结合。
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