[发明专利]神经网络计算处理模型在审
| 申请号： | 201810742934.0 | 申请日： | 2018-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN109117946A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 陈亮 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 屠晓旭;陈晓鹏 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及类脑计算技术领域，具体提供了一种神经网络计算处理模型，旨在解决在不增加新网络结构的情况下，如何扩展人工神经网络可执行算法的技术问题。为此目的，本发明中的向量计算模块可以对操作数据进行多级乘累加计算，来模拟不同的神经网络结构。标量计算模块可以基于预设的数据运算方法，对操作数据进行相应计算。激活函数模块可以根据预设的激活函数计算策略、向量计算模块的计算结果和标量计算模块的计算结果，模拟相应激活函数计算，来实现相应神经网络的计算(如卷积神经网络、全连接神经网络或脉冲神经网络)。基于上述结构，本发明无需对神经网络计算处理模型进行网络拓展，即可实现不同类型神经网络的计算。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络计算 处理模型 激活函数 神经网络 标量计算 操作数据 向量计算 预设 计算技术领域 卷积神经网络 脉冲神经网络 人工神经网络 神经网络结构 累加计算 数据运算 网络结构 网络拓展 可执行 算法 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络计算处理模型，其特征在于，包括向量计算模块、激活函数模块和存储模块；所述向量计算模块，配置为对预先获取的第一操作数据进行乘累加计算，并将乘累加计算结果发送至所述存储模块；所述激活函数模块，配置为基于预设的激活函数计算策略，对预先获取的第二操作数据进行非线性函数计算，并将非线性函数计算结果发送至所述存储模块；其中，在所述神经网络计算处理模型的某轮计算过程中，用于乘累加计算的第一操作数据为初始操作数据或前一轮计算所得的非线性函数计算结果，用于非线性函数计算的第二操作数据为本轮计算所得的乘累加计算结果。
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