技术特征：
技术总结
本发明涉及具有可变输出数据格式的深度神经网络的硬件实现。具体地，在本文描述的硬件实现和方法中，硬件实现被配置成：执行一个或多个硬件遍历来实施DNN，其中在每个遍历期间，硬件实现接收用于特定层的输入数据；根据特定层(以及可选地一个或多个后续层)来处理输入数据；并且基于在特定硬件遍历中处理的一个或多个层而输出期望格式的经处理的数据。具体地，当硬件实现接收待处理的输入数据时，硬件实现还接收指示硬件遍历的输出数据的期望格式的信息，并且硬件实现被配置成在输出经处理的数据之前将输出数据转换到期望格式。
技术研发人员：克里斯·马丁;大卫·霍夫;保罗·布拉塞特;卡加泰·迪基奇;詹姆斯·因贝尔;克利福德·吉布森
受保护的技术使用者：畅想科技有限公司
技术研发日：2018.09.19
技术公布日：2019.04.16