卷积神经网络计算方法专利：高效降维与归一化优化

本专利文档聚焦于"计算机电子大类"中的卷积神经网络计算方法，这是一种创新的技术应用于该领域的算法。方法的核心步骤主要包括卷积步骤、池化步骤和激活步骤。 首先，卷积步骤是基础，它采用卷积核对输入数据矩阵进行运算，生成经卷积后的数据矩阵。这个过程涉及到对数据矩阵的元素进行逐个卷积操作，并在此过程中计算元素的和（sumc）和平方和（sqc）。这些统计量在后续的激活步骤中起到关键作用，用于计算平均数（μc）和方差（σc²），从而支持归一化计算，减少后续处理的复杂性。 池化步骤进一步对经卷积的数据进行降维处理，通过将每个元素乘以规模学习参数γc，这个参数是根据归一化计算公式动态确定的。经过此步骤后，数据矩阵被降低维度，便于后续处理。 激活步骤则是将降维后的数据进行标准化，即进行归一化计算，生成经归一化数据矩阵。接着，基于归一化后的数据，执行激活函数的计算，最终得到输出数据矩阵。整个过程不仅保持了神经网络的特性，还在计算效率上有所优化。 专利中的具体实现细节涉及多方面，如卷积核的扫描方式、元素的加权处理以及归一化参数的确定，这些都是为了提升卷积神经网络的性能和计算效率。这种计算方法对于图像识别、自然语言处理等深度学习应用具有重要意义，有助于提高模型的准确性和处理能力。通过精细的设计和优化，本发明有望在计算机电子领域带来实质性的进步。