【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能及电路设计，特别涉及一种基于数字电路的数据激活方法及系统、计算机存储介质。
技术介绍
1、人工神经网络简称神经网络，是由输入层、隐藏层、输出层组成用于处理各种分类问题的数学模型，例如卷积神经网络就是输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层、输出层排列组合得到的一种网络。激活函数(activation function)是在激活层中运行的函数，负责对输出特征值进行过滤输出，保证有效信息的传输。神经网络中，其他层只具有线性处理功能，连接也是线性的，而激活函数通常是非线性的，可以为神经网络引入非线性因素，增强神经网络对于非线性特征的拟合能力。神经网络在不出现过拟合的情况下，一般层数越多、对于输入特征抽象的层次越深，分类的结果会越准确，但随之计算量也越庞大。
2、在工业应用中，集成了cpu和fpga的异构soc系统是神经网络的硬件部署平台之一，其中fpga内可以部署具有可编程性、高并行性和优秀的流处理能力的数字电路，配合cpu的灵活性，组成了非常优秀的神经网络数字电路加速平台。fpga作为数字电路平台乘加资源丰...
【技术保护点】
1.一种基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述划分激活函数，以挑选出应用于数字电路的激活函数的方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，应用于数字电路的激活函数包括线性激活函数、分段线性激活函数和曲线激活函数。
4.根据权利要求3所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述对挑选出的激活函数进行图像区域划分，并生成查找表的方法包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述对于...
【技术特征摘要】
1.一种基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述划分激活函数，以挑选出应用于数字电路的激活函数的方法包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，应用于数字电路的激活函数包括线性激活函数、分段线性激活函数和曲线激活函数。
4.根据权利要求3所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述对挑选出的激活函数进行图像区域划分，并生成查找表的方法包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述对于曲线激活函数，生成查找表的方法包括：
6.根据权利要求5所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述对于曲线激活函数，生成查找表的方法还包括：
7.根据权利要求5所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述根据量化神经网络计算地址计算参数和量化输出参数的方法包括：
8.根据权利要求7所述的基于数字电路的数据激活方法，其特征在于，所述输入值为有符号的输入值，且所述输入值满足如下公式：
9.根据权利要求8所述的基于数字电...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵福东，边立剑，
申请(专利权)人：上海安路信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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