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公开(公告)号：CN111027585B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911026337.9
申请日：2019-10-25
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/23213 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种基于k‑means++质心初始化的k‑means算法硬件实现方法及系统，包括主控制模块，为算法实现提供控制和重构信息；存储控制模块，控制数据传输和存储；质心初始化模块，基于k‑means++算法初始化质心；聚类运算模块，基于距离比较获得聚类结果；质心更新模块，通过各类别平均值计算更新质心；阈值比较模块，用于判断质心是否收敛。该硬件实现方法充分利用硬件的并行性，用k‑means++质心初始化方案替代随机质心初始化方案，提高算法收敛速度；采用硬件友好的距离计算方案；支持可重构，通过配置可重构计算阵列构建各模块运算单元；支持不同特征数的样本进行多类别聚类计算。
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公开(公告)号：CN113377332A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110591328.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种基于线性分段的softmax硬件实现方法，该方法实现的电路系统包括：控制器用于实现softmax运算所需的源数据的读取和分发，以及运算结果的存储；排序模块用于将输入进行排序，并找出最大值；自然指数模块用于计算输入源数据的e指数函数值；加法树模块用于将e指数模块的结果进行累加；除法模块用于计算每个e指数计算结果与累加结果的比值。该方法实现的电路系统通过分解计算过程、压缩计算区间，大幅降低了传统查找表方法实现softmax的参数，兼具了高性能和低硬件资源开销，可用于各种人工智能算法加速场景。
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公开(公告)号：CN113377332B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110591328.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种基于线性分段的softmax硬件实现方法，该方法实现的电路系统包括：控制器用于实现softmax运算所需的源数据的读取和分发，以及运算结果的存储；排序模块用于将输入进行排序，并找出最大值；自然指数模块用于计算输入源数据的e指数函数值；加法树模块用于将e指数模块的结果进行累加；除法模块用于计算每个e指数计算结果与累加结果的比值。该方法实现的电路系统通过分解计算过程、压缩计算区间，大幅降低了传统查找表方法实现softmax的参数，兼具了高性能和低硬件资源开销，可用于各种人工智能算法加速场景。
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公开(公告)号：CN111027585A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911026337.9
申请日：2019-10-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于k-means++质心初始化的k-means算法硬件实现方法及系统，包括主控制模块，为算法实现提供控制和重构信息；存储控制模块，控制数据传输和存储；质心初始化模块，基于k-means++算法初始化质心；聚类运算模块，基于距离比较获得聚类结果；质心更新模块，通过各类别平均值计算更新质心；阈值比较模块，用于判断质心是否收敛。该硬件实现方法充分利用硬件的并行性，用k-means++质心初始化方案替代随机质心初始化方案，提高算法收敛速度；采用硬件友好的距离计算方案；支持可重构，通过配置可重构计算阵列构建各模块运算单元；支持不同特征数的样本进行多类别聚类计算。
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