- 孫齊偉 （西南交通大學 信息科學與技術學院，四川 成都 611756） 摘要：SoftMax函數通常在深度學習中作為激活函數使用，但其計算涉及自然指數和除法運算，傳統PC機上計算較慢，拖累了一個神經網絡的訓練。本文針對自然指數運算的特點，提出了一種名為基底拆分法的新方法。該方法將SoftMax函數中自然指數計算拆分為多個由查找表實現的特定基底上，通過這種方法，一個復雜的自然指數計算過程即可由查找表過程和乘法過程實現。這種方法有效的降低了硬件復雜度以及邏輯傳播延時。由于該方法中使用了自定義的數據結構
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201906 PYNQ ZYNQ SoftMax AXI總線 異構計算
- 通過伙伴關系將SoftMax公司的1VOICE噪聲與回音消除技術 整合在CSR公司先進的BlueCore5-Multimedia平臺上 全球領先的藍牙連接及無線技術提供商CSR公司（倫敦證券交易所：CSR.L）與SoftMax公司日前共同宣布，SoftMax公司加入CSR公司的eXtension伙伴計劃，將其1VOICE噪聲與回音消除技術整合到CSR公司最新的BlueCore5-Multimedia平臺上。SoftMax公司的這項技術在藍牙語音通訊的過程中能夠有效地消除背景噪聲，即使在嘈雜的環境中，也能夠
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