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1. WO2020135093 - CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PROCESSING METHOD AND APPARATUS, DEVICE, AND STORAGE MEDIUM

Publication Number WO/2020/135093
Publication Date 02.07.2020
International Application No. PCT/CN2019/125047
International Filing Date 13.12.2019
IPC
G06N 3/063 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
06Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063using electronic means
CPC
G06N 3/063
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
06Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063using electronic means
Applicants
  • 百果园技术(新加坡)有限公司 BIGO TECHNOLOGY PTE. LTD. [SG]/[SG]
Inventors
  • 易松松 YI, Songsong
  • 熊祎 XIONG, Yi
Agents
  • 北京品源专利代理有限公司 BEYOND ATTORNEYS AT LAW
Priority Data
201811627040.328.12.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PROCESSING METHOD AND APPARATUS, DEVICE, AND STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE TRAITEMENT DE RÉSEAU NEURONAL CONVOLUTIF, DISPOSITIF ET SUPPORT D'INFORMATIONS
(ZH) 卷积神经网络处理方法、装置、设备及存储介质
Abstract
(EN)
Disclosed are a convolutional neural network processing method and apparatus, a device, and a storage medium. The method comprises: acquiring an original weighting value matrix and an original input neuron matrix of a convolutional neural network; sequentially performing Winograd transformation and quantisation processing on the original weighting value matrix to obtain a target weighting value matrix, and sequentially performing quantisation processing and Winograd transformation on the original input neuron matrix to obtain a target input neuron matrix; and, on the basis of the target weighting value matrix and the target input neuron matrix, obtaining an output neuron matrix of the convolutional neural network.
(FR)
La présente invention concerne un procédé et un appareil de traitement de réseau neuronal convolutif, un dispositif et un support d'informations. Le procédé comprend les étapes suivantes : acquérir une matrice de valeur de pondération d'origine et une matrice neuronale d'entrée d'origine d'un réseau neuronal convolutif ; effectuer séquentiellement une transformation de Winograd et un traitement de quantification sur la matrice de valeur de pondération d'origine pour obtenir une matrice de valeur de pondération cible, et effectuer séquentiellement un traitement de quantification et une transformation de Winograd sur la matrice neuronale d'entrée d'origine pour obtenir une matrice neuronale d'entrée cible ; et, sur la base de la matrice de valeur de pondération cible et de la matrice neuronale d'entrée cible, obtenir une matrice neuronale de sortie du réseau neuronal convolutif.
(ZH)
本文公开了一种卷积神经网络处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取卷积神经网络的原始权值矩阵和原始输入神经元矩阵,对原始权值矩阵依次进行Winograd变换和量化处理,得到目标权值矩阵,以及,对原始输入神经元矩阵依次进行量化处理和Winograd变换,得到目标输入神经元矩阵,根据目标权值矩阵和所述目标输入神经元矩阵,得到卷积神经网络的输出神经元矩阵。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau