BREGMAN行处理算法的松驰改进

主要讨论了解决区间优化问题的BREGMAN行处理算法 ,对该算法进行了松驰改进 ,提出了并行松驰BREGMAN行处理算法 ,讨论了该算法的收敛敛性及稳定性 ,数值实验表明 ,该算法具有收敛速度快。

基于ARM+FPGA平台的二值神经网络加速方法研究

现有的卷积神经网络由于其结构复杂且依赖的数据集庞大,难以满足某些实际应用或者计算平台对运算性能的要求和能耗的限制。针对这些应用或计算平台,对基于ARM+FPGA平台的二值化算法进行了研究,并设计了二值神经网络,该网络减少了数据对存储单元的需求量,也降低了运算的复杂度。在ARM+FPGA平台内部实现时,通过将卷积的乘累加运算转换为XNOR逻辑运算和popcount等操作,提高了整体的运算效率,降低了对能源和资源的消耗。同时,根据二值神经网络中数据存储的特点提出了新的行处理改进算法,提高了网络的吞吐量。该实现方式在GOPS、能源和资源效率方面均优于现有的FPGA神经网络加速方法。

三对角方程组通用性迭代解法

在行处理法的基础上，提出一种求解三对角方程组的通用性迭代解法，用几何法证明了该算法的正确性，并讨论了该算法的内在并行性。最后，给出了一个测试用例。该算法的优点是：对任意相容性三对角方程组均收敛，易于并行实现。