[发明专利]用于卷积神经网络的数据加载方法和装置在审
| 申请号： | 201910217617.1 | 申请日： | 2019-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN109948789A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 周中良;吴体龙 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了用于卷积神经网络的数据加载方法和装置。上述方法的一具体实施方式包括：获取卷积神经网络中数据处理层的数据获取顺序信息；根据数据获取顺序信息，依次从内存中获取用于输入数据处理层的数据；对所获取的数据进行整理；将整理后的数据存储在存储器阵列中，以供与存储器阵列连接的乘加器阵列加载整理后的数据。该实施方式可以有效地提高卷积神经网络的数据加载速度，提高卷积神经网络的计算性能。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 数据加载 存储器阵列 方法和装置 数据获取 顺序信息 输入数据处理 数据处理层 计算性能 数据存储 乘加器 有效地 加载 内存 申请 | ||
【主权项】：
1.一种用于卷积神经网络的数据加载方法，包括：获取卷积神经网络中数据处理层的数据获取顺序信息；根据所述数据获取顺序信息，依次从内存中获取用于输入数据处理层的数据；对所获取的数据进行整理；将整理后的数据存储在存储器阵列中，以供与所述存储器阵列连接的乘加器阵列加载整理后的数据。
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