[发明专利]一种神经网络以及神经网络系统

说明书

本发明实施例公开了一种神经网络以及神经网络系统，所述神经网络包括：输入单元，与所述输入单元连接的中间单元，以及与所述中间单元连接的输出单元；所述输入单元，用于接收输入信息，并根据输入信息大小动态调整神经元数量，将所述输入信息处理为输入序列后发送至所述中间单元；所述中间单元，用于接收并处理所述输入单元发送的输入序列，将处理后的信息发送至所述输出单元；所述输出单元，用于根据所述处理后的信息输出处理结果。本发明实施例根据具体用途类型配置输入以及输出，能够扩大神经网络的应用范围，提升运行效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术，尤其涉及一种神经网络以及神经网络系统。

背景技术

近年来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络在语音识别、图像识别等领域应用日益广泛。

当前技术中，现有的神经网络使用神经元权重的矩阵计算输入获得输出，并使用神经元权重的转置矩阵计算误差来调整神经元权重。神经网络的计算通常发生在单服务器上。输入和输出相对来说比较固定，往往是通过多次重复训练来最终获得一个用途单一的神经网络，应用范围不够广泛。

发明内容

本发明实施例提供一种神经网络以及神经网络系统，能够扩大应用范围，提高运行效率。

本发明实施例第一方面提供了一种神经网络，包括：输入单元，与所述输入单元连接的中间单元，以及与所述中间单元连接的输出单元；

所述输入单元，用于接收输入信息，并根据输入信息大小动态调整神经元数量，将所述输入信息处理为输入序列后发送至所述中间单元；

所述中间单元，用于接收并处理所述输入单元发送的输入序列，将处理后的信息发送至所述输出单元；

所述输出单元，用于根据所述处理后的信息输出处理结果。

可选的，所述输入单元的神经元数量与输入信息的比特数相同；所述输出单元的输出处理结果的比特数与所述输出单元的神经元数量相同。

可选的，所述中间单元采用分级结构，包括位于多个级别的多个中间单元，其中，上一级别的中间单元用于将处理后的信息发送至下一级别的中间单元或者输出单元。

可选的，所述输入单元还用于自动识别并与下一级别的中间单元建立连接；所述上一级别的中间单元还用于自动识别并与下一级别的中间单元或者输出单元建立连接。

可选的，所述神经网络还包括：

输出反馈单元，用于在输出处理结果之后获取与所述输出处理结果匹配的反馈信息，并将所述反馈信息反馈至所述中间单元；

其中，所述输出反馈单元还用于自动识别并与上一级别的中间单元建立连接。

本发明实施例第二方面提供了一种神经网络系统，包括：

多个如本发明第一方面所述的神经网络；

所述多个神经网络还用于根据接收到的选择指令从所述多个神经网络中选取对应的至少一个神经网络，控制所述至少一个神经网络以预设的方式连接，以执行输入输出功能。

可选的，所述控制所述至少一个神经网络以预设的方式连接，包括：

控制所述至少一个神经网络以级联形式或者并联形式连接。

可选的，所述多个神经网络通过不同的输入数据进行训练。

可选的，所述多个神经网络的神经元结构不同。

可选的，所述神经网络系统还包括：

输入模块以及输出模块；

所述输出模块以及输出模块用于与所述至少一个神经网络连接。