[发明专利]用于执行人工神经网络反向训练的装置和方法有效
| 申请号： | 201711499068.9 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109993276B | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 中科寒武纪科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 黄易 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种用于执行人工神经网络反向训练的装置，包括H树模块、主运算模块、多个从运算模块、以及幂次转换模块。本公开还提供了一种用于执行人工神经网络反向训练的方法。本公开用于执行人工神经网络反向训练的装置及方法，减小了神经网络存储资源和计算资源的开销，有利于提高神经网络的运算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 执行 人工 神经网络 反向 训练 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于执行人工神经网络反向训练的装置，包括H树模块、主运算模块、多个从运算模块、以及幂次转换模块；其中：H树模块，用于在每层神经网络反向训练开始计算的阶段，主运算模块通过H树模块向所有的从运算模块传输本层的输入梯度向量，在从计算模块的计算过程完成后，H树模块逐级将各从计算模块的输出梯度向量部分和两两相加得到本层的输出梯度向量；主运算模块，用于在每一层的计算过程中，利用本层的输出梯度向量完成后续计算；多个从运算模块，用于利用相同的输入梯度向量和各自的权值数据，并行地计算出相应的输出梯度向量部分和；以及幂次转换模块，其包括第一幂次转换单元和/或第二幂次转换单元；所述第一幂次转换单元用于将一格式数据转换为幂次数据，所述第二幂次转换单元用于将幂次数据转换为一格式数据。
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