Some content of this application is unavailable at the moment.
If this situation persist, please contact us atFeedback&Contact
1. (WO2018089079) PERFORMING KERNEL STRIDING IN HARDWARE
Latest bibliographic data on file with the International Bureau    Submit observation

Pub. No.: WO/2018/089079 International Application No.: PCT/US2017/048123
Publication Date: 17.05.2018 International Filing Date: 23.08.2017
Chapter 2 Demand Filed: 24.08.2018
IPC:
G06N 3/063 (2006.01) ,G06N 3/04 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
06
Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063
using electronic means
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
04
Architecture, e.g. interconnection topology
Applicants:
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors:
YOUNG, Reginald Clifford; US
GULLAND, William John; US
Agent:
MOSTELLER, Matthew P.; US
PORTNOV, Michael; US
BETTEN & RESCH Patent-und Rechtsanwälte PartGmbB; Maximiliansplatz 14 80333 Munich, DE
Priority Data:
15/348,19910.11.2016US
15/467,38223.03.2017US
Title (EN) PERFORMING KERNEL STRIDING IN HARDWARE
(FR) RÉALISATION D'UN ENJAMBEMENT DE NOYAU DANS UN MATÉRIEL
Abstract:
(EN) Methods for receiving a request to process, on a hardware circuit, a neural network comprising a first convolutional neural network layer having a stride greater than one, and in response, generating instructions that cause the hardware circuit to, during processing of an input tensor, generate a layer output tensor equivalent to an output of the first convolutional neural network layer by processing the input tensor using a second convolutional neural network layer having a stride equal to one but that is otherwise equivalent to the first convolutional neural network layer to generate a first tensor, zeroing out elements of the first tensor that would not have been generated if the second convolutional neural network layer had the stride of the first convolutional neural network layer to generate a second tensor, and performing max pooling on the second tensor to generate the layer output tensor.
(FR) L'invention concerne des procédés visant à recevoir une demande de traitement, sur un circuit matériel, d'un réseau neuronal comportant une première couche de réseau neuronal à convolution présentant un pas supérieur à l'unité, et en réponse, à générer des instructions qui amènent le circuit matériel, pendant le traitement d'un tenseur d'entrée, à générer un tenseur de sortie de couche équivalent à une sortie de la première couche de réseau neuronal à convolution en traitant le tenseur d'entrée à l'aide d'une deuxième couche de réseau neuronal à convolution présentant un pas égal à l'unité mais qui est par ailleurs équivalente à la première couche de réseau neuronal à convolution pour générer un premier tenseur, mettre à zéro des éléments du premier tenseur qui n'auraient pas été générés si la deuxième couche de réseau neuronal à convolution présentait le pas de la première couche de réseau neuronal à convolution pour générer un deuxième tenseur, et effectuer un regroupement maximum sur le deuxième tenseur pour générer le tenseur de sortie de couche.
front page image
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)