技术编号：22739405
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种全加卷积方法和装置。背景技术现有的人工智能芯片在计算神经网络的加法操作过程中，输入的神经元激活值需满足高精度要求，在计算过程使用了乘法器与加法器，造成计算资源和存储资源的消耗，增加人工智能芯片的功耗和面积。发明内容为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种全加卷积方法和装置，利用输入图像的脉冲数据二值化特点，采用累加代替乘加，减少计算量和计算时间，降低芯片功耗，缩小芯片面积。本发明提供了一种全加卷积方法，所述方法包括：根据输入图像的脉冲数据，确定进行累...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。