Verfahren zum Trainieren und/oder Ausführen eines faltungsbasierten neuronalen Netzes mittels einer approximierten schnellen Fourier-Transformation

Beschrieben ist ein Verfahren zum Trainieren und/oder Ausführen eines faltungsbasierten neuronalen Netzes (Convolutional Neural Network, CNN) mittels einer approximierten schnellen Fourier-Transformation (AFFT), wobei das Verfahren umfasst: Bereitstellen von mindestens zwei Eingangssignalen; Durchführen einer Faltung, welches umfasst: Approximieren einer Fourier-Transformation für jedes der mindestens zwei Eingangssignale, um mindestens zwei approximierte schnelle Fourier-Transformationen (AFFT) zu erhalten; Berechnen eines Hadamard-Produktes der mindestens zwei approximierten schnellen Fourier-Transformationen (AFFT), um ein approximiertes Faltungsergebnis im Frequenzbereich zu erhalten; Approximieren einer inversen Fourier-Transformation, um eine approximierte Inverse schnelle Fourier-Transformation (iAFFT) zu erhalten; und Ausgeben der Inversen (iAFFT) als approximiertes Faltungsergebnis im Zeitbereich. Außerdem werden ein Schaltung zum Trainieren und/oder Ausführen eines faltungsbasierten neuronalen Netzes und ein Computerprogrammprodukt beschrieben.