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多层神经网络算法的计算特征建模方法
方荣强1; 王晶1; 姚治成2; 刘畅1; 张伟功1
2019
发表期刊计算机研究与发展
ISSN1000-1239
卷号56.0期号:006页码:1170
摘要随着深度学习算法在语音和图像等领域中的成功运用,能够有效提取目标特征并做出最优决策的神经网络再次得到了广泛的关注.然而随着数据量的增加和识别精度需求的提升,神经网络模型的复杂度不断提高,因此采用面向特定领域的专用硬件加速器是高效运行神经网络的有效途径.然而如何根据网络规模设计高能效的加速器,以及基于有限硬件资源如何提高网络性能并最大化资源利用率是当今体系结构领域研究的重要问题.为此,提出基于计算特征的神经网络分析和优化方法,基于“层”的粒度解析典型神经网络模型并提取模型通用表达,根据通用表达式和基本操作属性提取模型运算量和存储空间需求等特征.提出了基于最大值更替的运行调度算法,利用所提取的特征分析结果对神经网络在特定硬件资源下的运行调度方案进行优化.实验结果显示:所提方法能够有效分析对比网络特征,并指导所设计调度算法实现性能和系统资源利用率的提升.
关键词神经网络 特征提取 硬件加速器 计算机体系结构 资源调度
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35274
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.首都师范大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
方荣强,王晶,姚治成,等. 多层神经网络算法的计算特征建模方法[J]. 计算机研究与发展,2019,56.0(006):1170.
APA 方荣强,王晶,姚治成,刘畅,&张伟功.(2019).多层神经网络算法的计算特征建模方法.计算机研究与发展,56.0(006),1170.
MLA 方荣强,et al."多层神经网络算法的计算特征建模方法".计算机研究与发展 56.0.006(2019):1170.
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