【摘 要】
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在卷积神经网络中,卷积运算是最消耗运算资源的功能模块,其速度瓶颈限制了其在很多高实时性应用场合的使用.本文基于前人工作,详述了卷积神经网络中卷积运算几种加速算法的原理,包含传统卷积、基于FFT的卷积、基于OVA-FFT的卷积、基于Winograd的卷积,对运算量做了对比,并在此基础上,分析了不同算法适于的实现平台.
【机 构】
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山西职业技术学院,山西 太原 030006
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在卷积神经网络中,卷积运算是最消耗运算资源的功能模块,其速度瓶颈限制了其在很多高实时性应用场合的使用.本文基于前人工作,详述了卷积神经网络中卷积运算几种加速算法的原理,包含传统卷积、基于FFT的卷积、基于OVA-FFT的卷积、基于Winograd的卷积,对运算量做了对比,并在此基础上,分析了不同算法适于的实现平台.
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