- 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
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201906 PYNQ ZYNQ SoftMax AXI总线 异构计算
- 通过伙伴关系将SoftMax公司的1VOICE噪声与回音消除技术 整合在CSR公司先进的BlueCore5-Multimedia平台上 全球领先的蓝牙连接及无线技术提供商CSR公司（伦敦证券交易所：CSR.L）与SoftMax公司日前共同宣布，SoftMax公司加入CSR公司的eXtension伙伴计划，将其1VOICE噪声与回音消除技术整合到CSR公司最新的BlueCore5-Multimedia平台上。SoftMax公司的这项技术在蓝牙语音通讯的过程中能够有效地消除背景噪声，即使在嘈杂的环境中，也能够
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