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PYNQ中實現(xiàn)SoftMax函數(shù)加速器
- 孫齊偉 ?。ㄎ髂辖煌ù髮W 信息科學與技術(shù)學院,四川 成都 611756) 摘要:SoftMax函數(shù)通常在深度學習中作為激活函數(shù)使用,但其計算涉及自然指數(shù)和除法運算,傳統(tǒng)PC機上計算較慢,拖累了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練。本文針對自然指數(shù)運算的特點,提出了一種名為基底拆分法的新方法。該方法將SoftMax函數(shù)中自然指數(shù)計算拆分為多個由查找表實現(xiàn)的特定基底上,通過這種方法,一個復雜的自然指數(shù)計算過程即可由查找表過程和乘法過程實現(xiàn)。這種方法有效的降低了硬件復雜度以及邏輯傳播延時。由于該方法中使用了自定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
- 關(guān)鍵字: 201906 PYNQ ZYNQ SoftMax AXI總線 異構(gòu)計算
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