用于使用簇连接神经网络进行训练或预测的方法和系统
实质审查的生效
摘要
提供了用于使用簇连接神经网络进行训练或预测的方法和系统。簇连接神经网络可以被划分为由权重连接的多个人工神经元簇或由卷积滤波器连接的卷积通道。在每个簇内是簇内权重或滤波器的局部密集子网络，其中，大多数对神经元或通道由簇内权重或滤波器连接，该簇内权重或滤波器在训练或预测期间作为激活块共同激活。在每个簇外部是簇间权重或滤波器的全局稀疏网络，其中，由跨不同簇的簇边界间隔开的少数对神经元或通道通过簇间权重或滤波器连接。使用簇连接神经网络执行训练或预测。
基本信息
专利标题 ：
用于使用簇连接神经网络进行训练或预测的方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114548359A
申请号 ：
CN202111329910.0
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2021-11-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
伊莱·戴维伊立·鲁宾
申请人 ：
深立方有限公司
申请人地址 ：
以色列特拉维夫
代理机构 ：
北京康信知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
刘瑞贤
优先权 ：
CN202111329910.0
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20211110
申请日 : 20211110
2022-05-27 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
