公开(公告)号：CN109978143A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910251530.6

申请日：2019-03-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 李丽 ,  马博涵 ,  傅玉祥 ,  张衡 ,  李伟

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063

Abstract: 本发明的基于SIMD架构的堆栈式自编码器及编码方法，自编码器包括DMA接口模块、神经网络推理模块以及神经网络训练模块；DMA接口模块主要通过DMA方式从片外DDR读入的数据按分区方式存入片上SRAM，并将最后的运算结果通过DMA方式写回DDR；神经网络的推理运算模块使用已经训练好的权重与偏置对新的样本进行分类推理运算；神经网络的训练模块主要负责从神经网络最后一层逐层向前更新神经网络的权重和偏置。有益效果：本发明的自编码器支持的神经网络层数没有限制，因此支持大规模神经网络的推理与训练，并且通过乒乓操作实现部分计算时间和访存时间的掩盖，有着良好的实用意义和广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN109978143B

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN201910251530.6

申请日：2019-03-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 李丽 ,  马博涵 ,  傅玉祥 ,  张衡 ,  李伟

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/063 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明的基于SIMD架构的堆栈式自编码器及编码方法，自编码器包括DMA接口模块、神经网络推理模块以及神经网络训练模块；DMA接口模块主要通过DMA方式从片外DDR读入的数据按分区方式存入片上SRAM，并将最后的运算结果通过DMA方式写回DDR；神经网络的推理运算模块使用已经训练好的权重与偏置对新的样本进行分类推理运算；神经网络的训练模块主要负责从神经网络最后一层逐层向前更新神经网络的权重和偏置。有益效果：本发明的自编码器支持的神经网络层数没有限制，因此支持大规模神经网络的推理与训练，并且通过乒乓操作实现部分计算时间和访存时间的掩盖，有着良好的实用意义和广泛的应用前景。