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PYNQ中实现SoftMax函数加速器

• 　　孙齐伟　　（西南交通大学 信息科学与技术学院，四川 成都 611756）　　摘要：SoftMax函数通常在深度学习中作为激活函数使用，但其计算涉及自然指数和除法运算，传统PC机上计算较慢，拖累了一个神经网络的训练。本文针对自然指数运算的特点，提出了一种名为基底拆分法的新方法。该方法将SoftMax函数中自然指数计算拆分为多个由查找表实现的特定基底上，通过这种方法，一个复杂的自然指数计算过程即可由查找表过程和乘法过程实现。这种方法有效的降低了硬件复杂度以及逻辑传播延时。由于该方法中使用了自定义的数据结构
• 关键字： 201906  PYNQ  ZYNQ  SoftMax  AXI总线  异构计算