技術(shù)編號(hào)：11952259
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒(méi)有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算領(lǐng)域，特別涉及一種用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的處理器。背景技術(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork，以下簡(jiǎn)稱CNN)近年來(lái)成為圖像識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的CNN模型，可以用于圖像分類、物體識(shí)別與顯著性檢測(cè)等諸多領(lǐng)域。CNN主要由三部分組成：卷積層、降采樣層以及全連接層。通過(guò)改變不同層的數(shù)目、相互間的級(jí)聯(lián)方式以及層內(nèi)的配置，可以獲得不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。現(xiàn)有的大部分CNN的實(shí)現(xiàn)主要是基于通用處理器CPU實(shí)現(xiàn)的。在CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，層內(nèi)計(jì)算是獨(dú)立不...
注意：該技術(shù)已申請(qǐng)專利，請(qǐng)尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出，在未取得專利權(quán)人授權(quán)前，僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，不適合論文引用。
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