神经网络的反向传播的分布式权重更新
公开
摘要
通过并行更新神经网络的权重，提高了训练神经网络的速度。在至少一个实施例中，在反向传播之后，梯度被分配到多个处理器，每个处理器计算神经网络的经更新权重的一部分。
基本信息
专利标题 ：
神经网络的反向传播的分布式权重更新
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114631102A
申请号 ：
CN202080076627.9
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2020-10-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
T·M·约翰逊S·柴特勒尔N·吉梅尔申S·莱顿
申请人 ：
辉达公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
北京市磐华律师事务所
代理人 ：
高伟
优先权 ：
CN202080076627.9
主分类号 ：
G06N3/08
IPC分类号 ：
G06N3/08 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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