一种基于托普利兹矩阵的卷积神经网络模型的构建方法

申请号：CN202510727064

申请日期：2025-06-03

公开号：CN120611751A

公开日期：2025-09-09

类型：发明专利

摘要

本发明提供了一种卷积神经网络模型的构建方法，包括：S1、构建包含保留符号位的托普利兹矩阵形式的卷积权重矩阵的神经网络模型；S2、对所述神经网络模型进行参数调整，得到包含保留符号位的托普利兹矩阵形式的卷积权重矩阵的经调整的神经网络模型，其中，所述参数调整包括训练，并且每次训练更新卷积权重矩阵的权重参数后仍使其满足保留符号位的托普利兹矩阵形式。

技术关键词

矩阵加速器卷积神经网络模型符号元素参数数据存储器处理单元乘法器合并单元坐标控制平台笛卡尔阵列格式处理器数值组织