用于更新人工神经网络的方法
实质审查的生效
摘要

根据一方面,本公开提出了一种用于更新人工神经网络的方法,该人工神经网络包括至少以整数格式存储在存储器中的初始权重,该方法包括:处理单元确定在神经网络的层的输出处的误差梯度;处理单元从存储器中取回初始权重;处理单元更新初始权重,包括:对于每个初始权重,以该初始权重的整数格式,进行经校正的权重的第一计算;处理单元利用经校正的权重的值代替存储在存储器中的初始权重的值。

基本信息
专利标题 :
用于更新人工神经网络的方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114548360A
申请号 :
CN202111393048.X
公开(公告)日 :
2022-05-27
申请日 :
2021-11-23
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
P·德马雅L·福里奥特
申请人 :
意法半导体(鲁塞)公司
申请人地址 :
法国鲁塞
代理机构 :
北京市金杜律师事务所
代理人 :
黄海鸣
优先权 :
CN202111393048.X
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04  G06N3/063  G06N3/08  
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 : 20211123
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。
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