【技术实现步骤摘要】
一种实现tanh函数计算的方法、电路、芯片及系统
本专利技术涉及数据处理
，尤其是一种实现tanh函数计算的方法、电路、芯片及系统。
技术介绍
Tanh是深度学习算法中应用的最广泛的激活函数之一，其表达式如上式所示。这是一个超越函数，tanh函数作为一类最基本的算术运算函数，它在神经网络深度学习和训练中有广泛而且重要的应用。其全精度的计算一般基于通用微处理器通过软件编程迭代进行。所需的计算时间长，功耗开销大。同时该函数难以直接映射到硬件。现有的方法计算tanh激活函数的计算延时长、功耗开销大的问题，目前暂没有较好的解决方法。虽然处理器的性能随着工艺技术的进步而逐年提升，但是处理器在进行函数运算时其运算过程依然需要耗费大量的计算时间。随着深度学习算法逐渐进入自动驾驶系统、手机、可穿戴设备等实时性领域和嵌入式领域，传统的通用微处理器在速度和功耗上不能满足要求。与此同时，研究表明虽然深度学习的训练需要较高的精度，但是深度学习的推理过程并不需要太高的精度。因此，适度的降低计算精度，以设计出高速度低功耗的运算电路，在嵌入式实时系统中运用深度学习技术具有非常重要的意义。...
【技术保护点】
1.一种实现tanh函数计算的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待处理tanh函数的十进制变量值；将变量值转换为二进制并采用补码表示；获取二进制变量的补码值、预设位数的整数位值和小数位值；根据补码值对所述整数位值和小数位值进行逻辑变换，获得二进制输出值；所述逻辑变换包括逻辑加、逻辑乘和补数运算的组合；将二进制输出值转换为十进制并输出。
【技术特征摘要】
1.一种实现tanh函数计算的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待处理tanh函数的十进制变量值；将变量值转换为二进制并采用补码表示；获取二进制变量的补码值、预设位数的整数位值和小数位值；根据补码值对所述整数位值和小数位值进行逻辑变换，获得二进制输出值；所述逻辑变换包括逻辑加、逻辑乘和补数运算的组合；将二进制输出值转换为十进制并输出。2.如权利要求1所述的实现tanh函数计算的方法，其特征在于，所述将变量值转换为二进制并采用补码表示的步骤包括：将十进制变量值转换为二进制；取整数位靠近小数点的前两位；取小数位靠近小数点的前三位；取最高位为符号位。3.如权利要求2所述的实现tanh函数计算的方法，其特征在于，所述根据补码值对所述整数位值和小数位值进行逻辑变换，获得二进制输出值的步骤包括：在所述补码值为正，且二进制变量小于11时，分别输出二进制整数位和六位小数；所述二进制转换为十进制后输出。4.如权利要求2所述的实现tanh函数计算的方法，其特征在于，所述根据补码值对所述整数位值和小数位值进行逻辑变换，获得二进制输出值的步骤包括：在所述补码值为负，且二进制变量小于11时，分别获得二进制整数位和六位小数；将所述二进制转换为十进制后，取负值输出。5.如权利要求3或4所述的实现tanh函数计算的方法，其特征在于，所述分别输出二进制整数位和六位小数的步骤包括：将靠近小数点的整数位前两位值、小数位前两位的乘积及小数点后第二位和第三位的乘积之和作为输出二进制小数位第一位值；将靠近小数点的整数位前两位值、第一位小数位、第二位小数位的补数与第三位小数位补数的乘积及第一位小数位的补数与第二位小数位与第三位小数位的乘积之和作为输出二进制小数位第二位值；将靠近小数点的第二位整数位、靠近小数点的第一位整数位与第一位小数位的乘积、第一位小数位与第二位小数位的乘积、第一位小数位与第三位小数位的补数的乘积、靠近小数点的第一位整数位的补数与第二位小数位和第三位小数位的不急、靠近小数点的第一位整数位与第二位小数位和第三位小数位的乘积之和作为输出二进制小数位第三位值；将靠近小数点的第二位整数位、靠近小数点的第一位整数位的补数与第一小数位的补数及第二小数位的乘积、靠近小数点的第一位整数位的补数与第一小数位的补数及第三小数位的乘积、靠近小数点的第一位整数位与...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，刘宗林，龚国辉，李春江，刘蓬侠，罗恒，张晓明，夏一民，胡志文，吴俣，贺维佳，
申请(专利权)人：湖南长城银河科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43
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