快速卷积算法的综述研究

摘要：

卷积神经网络是深度学习算法应用最广泛的方向之一,目前卷积神经网络的应用不仅仅是停留在科技领域,已经扩展到医学、军事等领域,并且已在相关领域发挥着巨大的作用.卷积是卷积神经网络中最为核心的一部分,卷积运算占整个网络70％ 以上的时间,所以针对卷积运算的加速研究就显得十分重要.首先介绍近年来的卷积算法,并对其复杂度进行分析,总结了这些算法各自的优点和不足,最后对其理论研究和应用领域可能存在的突破进行了探讨和展望.

关键词：卷积;深度学习;Winograd算法;快速傅里叶变换

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1711-1719