[发明专利]Softmax函数的设计优化及硬件实现方法及系统有效
| 申请号： | 201810892536.7 | 申请日： | 2018-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN109165006B | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 张卓健;邵启明;王少军;王琴 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F7/556 | 分类号： | G06F7/556;G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 庄文莉 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | Softmax函数可以完成标量到概率的转换，被广泛应用在深度神经网络分类器中的输出层。时下，多分类问题作为深度学习的重要应用有着分类类别越来越多，精度要求越来越高的应用趋势。本发明提出了一种Softmax函数的设计优化及硬件实现方法及系统，针对大量输入数据个数、广输入范围与高精度要求，本发明通过两遍输入的输入模式进行计算以减少片上存储资源、通过可配置查找表以应对多种输入定点化方案、通过硬件决定输出定点化方案以提高精度。 | ||
| 搜索关键词： | softmax 函数 设计 优化 硬件 实现 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种Softmax函数的设计优化及硬件实现方法，其特征在于，包括如下步骤：第一输入步骤：进行第一遍输入；第一指数运算步骤：针对多个输入数据，通过查找表实现指数运算；累加步骤：对多个输入数据的指数运算结果求和，得到分母；求倒步骤：对分母求倒得出分母的倒数；第二输入步骤：进行第二遍输入；第二指数运算步骤：通过查找表实现指数运算，计算出分子；最终乘法步骤：对分母的倒数和分子相乘，得到最终结果。
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