公开(公告)号：CN119862922A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411951421.2

申请日：2024-12-27

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 金婕 ,  肖春露 ,  江潇潇 ,  费莹莹 ,  马天鸣

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/049 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种将人工神经网络转换为脉冲神经网络的方法，属于神经网络技术领域，特征在于执行以下步骤：步骤1建立通道注意力脉冲神经网络模型；步骤2将数据输入模型，并进行预处理；步骤3使用人工神经网络对输入数据进行处理和特征提取，并将连续的神经激活值转换为离散脉冲信号；步骤4通道注意力模块得到通道权重调整后的特征图；步骤5根据特征图加权脉冲信号并传输到LIF激活层；步骤6LIF激活层对各个通道的脉冲信号进行整合，生成最终的网络输出；步骤7重复步骤2‑步骤6，不断更新注意力权重和脉冲生成参数，经过设定的轮数迭代优化后实现转换。本发明结合通道注意力机制提高了人工神经网络转换为脉冲神经网络的效率。

公开(公告)号：CN118504632A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410518138.4

申请日：2024-04-28

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 曹彧 ,  金婕 ,  徐焕翔 ,  费莹莹 ,  王春媛

IPC: G06N3/063 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种二值深度卷积神经网络加速器、方法及电子芯片，包括：PS侧存储模块、直接内存访问模块、第一控制逻辑模块和PL侧运算模块；其中，PS侧存储模块，存储输入图像数据；直接内存访问模块，通过第一总线从PS侧存储模块中加载输入图像数据；第一控制逻辑模块，对PL侧运算模块进行控制信息配置；PL侧运算模块，由N个功能相似的宏功能层通过层间数据缓冲器FIFO级联成流式架构，执行二值深度卷积神经网络运算；PL侧运算模块在执行二值深度卷积神经网络运算时，根据各宏功能层的网络结构与尺寸对各计算引擎设置不同的并行计算度，既保证了加速器的运行速率，又降低了层间数据缓冲资源需求。