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本发明公开了一种利用稀疏性的深度学习算法训练加速器及加速训练方法，将模型训练的计算过程分解为多个一维离散稀疏卷积操作及其结果的求和。本发明的加速器可以同时支持激活值稀疏性和梯度稀疏性，同时支持仅计算结果向量的指定分量；显著降低了训练过程的计...
该专利属于北京航空航天大学所有，仅供学习研究参考，未经过北京航空航天大学授权不得商用。

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