声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：43-1258/TP
国际刊号：1007-130X
发布日期:
作者：李创, 刘宗林, 刘胜, 李勇, 徐雪刚, 夏一民
单位：1.国防科技大学计算机学院，湖南 长沙 410073；2.湖南长城银河科技有限公司，湖南 长沙 410000）
关键词：卷积,深度学习,Winograd算法,快速傅里叶变换,
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。
来源：2021年第10期
《计算机工程与科学》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。