Winograd算法相关论文
人工智能自出世以来几经沉浮,终于在算法突破、算力提高及海量数据的推动下于21世纪迎来了质的飞跃。卷积神经网络（Convolutional n......
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在石油管道传输、桥梁检测、水下探测以及众多军事应用领域，实现多参数、多功能、分布式的实时、网络型传感检测一直是人们追逐的研......
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卷积神经网络作为深度学习中的热门算法之一,在许多计算机视觉应用中取得了巨大的成功,如图像识别,语音识别。近年来,随着卷积神经......
本文包括两个部分.第一部分提出了用于在Winograd矩阵乘法算法中处理奇数阶矩阵的新方法一非等阶"十"字架划分方法;第二部分研究了......
矩阵乘法Strassen算法及其变形Winograd算法用分而治之的方法把矩阵乘法时间复杂性由传统的O(n3)改进到O(nlos27).但是对于奇数阶......
随着深度学习的快速发展,卷积神经网络已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域中.Winograd快速卷积算法因能有效降低......
提出一种针对任意点数运算的并行地址无冲突的存储器结构的FFT处理器.该方法利用高基底的分解方法减少整体计算时钟周期,以及小基......
神经网络的广泛应用使得人们更加关注神经网络的训练,更高精度的要求给神经网络的训练带来了困难,因此加速神经网络的训练成为了研......
卷积神经网络在图像分类、视频分析、目标检测等领域都表现出了非常强大的能力,这主要得益于该神经网络模型优秀的提取特征能力。......
该文针对现有大点数快速傅里叶变换（FFT）在TS201处理器上的实现没有充分考虑Cache丢失对执行效率影响的问题,提出了改进型Winograd算......
针对应用系统对超大点数快速傅里叶变换（FFT）的性能需求不断提升，以及现有处理平台的资源对实现超大点数 FFT 的制约问题，该文提出一种......
介绍了Winograd快速傅立叶变换的方法。这种方法的乘法次数只有Cooley Tukey傅立叶算法的 1/ 3,而加法次数并无明显增多 ,因此有很......
随着深度学习技术的不断发展,卷积神经网络被广泛地运用到实际场景中,例如语音识别、人脸检测、自然语言处理等。尤其是在计算机视......
随着卷积神经网络得到愈加广泛的应用,针对其复杂运算的定制硬件加速器得到越来越多的重视与研究。但是,目前定制硬件加速器多采用......
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