[发明专利]识别系统、通用特征值提取单元以及识别系统构成方法

权利要求书

1.一种识别系统，其特征在于，具备：

感测单元，通过进行感测而输出传感器值；

任务专门化单元，包括：第1识别处理部，进行基于所述传感器值的第1识别任务，以及第2识别处理部，进行基于所述传感器值的第2识别任务；以及

通用特征值提取单元，其配置于所述感测单元和所述任务专门化单元之间，且配置有将所述传感器值作为输入，提取输入至所述第1识别处理部以及所述第2识别处理部的通用特征值的通用神经网络。

2.根据权利要求1所述的识别系统，其特征在于，所述通用特征值提取单元配置于与所述任务专门化单元为不同个体的半导体芯片上。

3.根据权利要求2所述的识别系统，其特征在于，所述通用特征值提取单元中的所述通用神经网络在所述半导体芯片中由硬件构成。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的识别系统，其特征在于，所述第1识别处理部包括所述第1识别任务用的神经网络，其将从所述通用特征值提取单元输出的通用特征值作为输入，并将所述第1识别任务的结果作为输出。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的识别系统，其特征在于，所述感测单元具备：传感器，获取传感器值；以及预处理部，对于所述传感器值进行预处理。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的识别系统，其特征在于，所述通用特征值提取单元具备离散器，其将所述通用神经网络的各层的输入分解为整数基。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的识别系统，其特征在于，所述通用神经网络具有整数权重。

8.根据权利要求1至5中任一项所述的识别系统，其特征在于，

所述通用特征值提取单元具备离散器，其将所述通用神经网络的各层的输入分解为整数基，

所述通用神经网络保持离散化为2值或者3值的权重，通过逻辑运算来处理内部运算的一部分至全部，通过非线性激活函数转换所述逻辑运算的结果，并将所述转换结果传递给下一层。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的识别系统，其特征在于，所述通用特征值提取单元具备通信模块，或者连接于通信模块，并且基于通过所述通信模块接收的信息，更新所述通用神经网络的权重。

10.一种通用特征值提取单元，其特征在于，

其配置于感测单元和任务专门化单元之间，所述感测单元通过进行感测而输出传感器值，所述任务专门化单元包括第1识别处理部，进行基于所述传感器值的第1识别任务；以及第2识别处理部，进行基于所述传感器值的第2识别任务，

且配置有将所述传感器值作为输入，提取所述第1识别处理部以及所述第2识别处理部共同使用的通用特征值的通用神经网络。

11.一种识别系统构成方法，其构成权利要求1所述的识别系统，其特征在于，

将进行所述第1识别任务的已经学习的识别器的输入以及输出的数据、以及进行所述第2识别任务的已经学习的识别器的输入以及输出的数据作为学习数据集使用来学习所述通用神经网络。

12.根据权利要求11所述的识别系统构成方法，其特征在于，作为所述识别器使用整合多个识别器的识别结果而得到所述输出的数据的集成识别器。

13.一种识别系统构成方法，其构成权利要求4所述的识别系统，其特征在于，

将进行所述第1识别任务的已经学习的识别器的输入以及输出的数据作为学习数据集使用来学习所述第1识别任务用神经网络。

14.根据权利要求13所述的识别系统构成方法，其特征在于，作为所述识别器使用整合多个识别器的识别结果而得到所述输出的数据的集成识别器。