[發明專利]類神經網絡的運算方法

在審

• 申請號: 202011291824.0
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112948753A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 王韋程;何書因;何建忠;張原豪
• 申請（專利權）人: 旺宏電子股份有限公司
• 主分類號: G06F17/14
• 分類號: G06F17/14;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 李永葉

1.一種類神經網絡的運算方法，其特征在于，包括：

接收一輸入信息以及一核心信息；

切割該輸入信息為多個子輸入信息，擴展該核心信息以產生一擴展后核心信息，并使該擴展后核心信息與各該頻域子輸入信息的尺寸相同；

針對該些子輸入信息以及該擴展后核心信息執行快速傅里葉變換，以分別產生多個頻域子輸入信息以及一擴展后頻域核心信息；

使該擴展后頻域核心信息與該些頻域子輸入信息分別執行乘法運算以分別產生多個子特征地圖；以及

針對該些子特征地圖執行逆快速傅里葉變換，并提供多個變換后子特征地圖以執行該類神經網絡的特征提取運算。

2.根據權利要求1所述的運算方法，其特征在于，還包括：

針對各該變換后子特征地圖執行線性整流運算，使各該變換后子特征地圖中小于0的元素被設置為等于0。

3.根據權利要求1所述的運算方法，其特征在于，還包括：

針對各該頻域子輸入信息以及該頻域擴展核心信息執行線性整流運算，使各該頻域子輸入信息以及該頻域擴展核心信息中小于0的元素被設置為等于0。

4.根據權利要求1所述的運算方法，其特征在于，擴展該核心信息以產生該擴展后核心信息的步驟中包括：

在該核心信息中填入多個為0的元素以使該擴展后核心信息與各該頻域子輸入信息的尺寸相同。

5.根據權利要求1所述的運算方法，其特征在于，各該頻域子輸入信息的尺寸為2的N次方乘以2的N次方，N為正整數。

6.根據權利要求1所述的運算方法，其特征在于，使該擴展后頻域核心信息與該些頻域子輸入信息分別執行乘法運算的步驟包括：

使該擴展后頻域核心信息中的多個第一元素，與各該頻域子輸入信息中對應相同位置的多個第二元素分別相乘以產生各該子特征地圖。

7.根據權利要求1所述的運算方法，其特征在于，還包括：

依據一第一地址，使該核心信息寫入至一非易失性存儲器的一第一區塊中；

針對該核心信息執行一調整動作；以及

在該調整動作中，接收一調整信息并依據該調整信息以變更在非易失性存儲器中的該第一地址中的多個最高有效位，并維持該第一地址中的該核心信息的多個最低有效位不變。

8.根據權利要求7所述的運算方法，其特征在于，還包括：

在該調整動作的執行次數大于預設的一閾值時，偏移該第一地址為一第二地址，并使該核心信息依據該第二地址以被寫入至該非易失性存儲器的該第一區塊中。

9.根據權利要求7所述的運算方法，其特征在于，還包括：

在該調整動作的執行次數大于預設的一閾值時，使該第一地址加上一偏移值以獲得一第二地址，并依據該第二地址使該核心信息寫入至該非易失性存儲器的一第二區塊中。

10.根據權利要求7所述的運算方法，其特征在于，變更在非易失性存儲器中的該第一地址中的該些最高有效位的步驟中包括：

使該調整信息與該些最高有效位進行比較，并查找出該些最高有效位中的至少一需變更位；以及

僅針對該至少一需變更位進行寫入動作。

11.根據權利要求7所述的運算方法，其特征在于，該些最低有效位的位數為8或16個。

12.一種類神經網絡的運算方法，其特征在于，包括：

接收一輸入信息以及一核心信息，使該輸入信息以及該核心信息進行乘法運算以產生一特征地圖；

依據一第一地址，使該核心信息寫入至一非易失性存儲器的一第一區塊中；

針對該核心信息執行一調整動作；以及

在該調整動作中，接收一調整信息并依據該調整信息以變更在非易失性存儲器中的該第一地址中的多個最高有效位，并維持該第一地址中的該核心信息的多個最低有效位不變。