[发明专利]兼容多维度卷积神经网络的Winograd处理方法、系统及介质有效
| 申请号： | 202110641820.9 | 申请日： | 2021-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN113407904B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王鉴;虞志益;邓慧鹏;叶华锋;肖山林 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 梁嘉琦 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种兼容多维度卷积神经网络的Winograd处理方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：根据网络维度进行判断，确定Winograd维度计算模式，进入Winograd转换步骤；将神经网络的激活输入Winograd激活转换模块进行转换计算；将神经网络的权重输入权重转换模块进行Winograd转换计算；将Winograd计算转换完成的激活和权重进行矩阵相乘，获得Winograd转化前的部分和；根据不同的Winograd卷积尺寸，判断部分和转换对应的计算模式，将部分和进行Winograd转换计算；根据不同Winograd维度模式，确定最终有效输出链路。本发明通过结合不同尺寸的Winograd公式，实现了在同一层神经网络计算过程中可灵活切换Winograd计算尺寸的功能，可广泛应用于卷积神经网络算法领域。 | ||
| 搜索关键词： | 兼容 多维 卷积 神经网络 winograd 处理 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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