一种神经网络激活函数的计算方法、装置及存储介质

本发明实施例公开了一种神经网络激活函数的计算方法、装置及介质；方法包括：根据不同激活函数的计算特性，将激活函数输入区间划分为激活区和通用区；计算激活区和通用区的表项；将表项加载至不同计算单元，进行输入数据的类型转化和判断，并根据输入数据的大小进行不同形式的查表计算。本发明针对激活函数通用区的变化稳定的特性，使用kb表项获得更有效率的结果；针对激活区的重要性和变化剧烈程度，采用查找表和分段线性逼近相结合的方式，来提升激活函数的精度以及运行速度。在神经网络模型的运行中，本发明可通过查表提升激活函数算子的运行速度，通过增加表项差异更灵活地提升了算子精度，以及减少了表项的存储空间。