[发明专利]人工神经网络反向训练装置和方法有效
| 申请号： | 201611180607.8 | 申请日： | 2016-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN108205706B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 陈云霁;郝一帆;刘少礼;陈天石 | 申请（专利权）人： | 上海寒武纪信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 201203 上海市浦东*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种人工神经网络反向训练装置和方法，其中装置包括控制器单元、存储单元、学习率调整单元和运算单元，存储单元用于存储神经网络数据，包括指令、权值、激活函数的导数、学习率、梯度向量和学习率调整数据；控制器单元，用于从存储单元中读取指令，并将指令译码成控制存储单元、学习率调整单元和运算单元行为的微指令；学习率调整单元，每代训练开始前，根据上一代学习率和学习率调整数据，运算后得出用于本代学习率；运算单元，根据梯度向量、本代学习率、激活函数的导数和上一代权值计算本代权值。本发明的装置和方法使得训练迭代过程更加稳定，而且减少了神经网络训练至稳定所需的时间，提升了训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 人工 神经网络 反向 训练 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种人工神经网络反向训练装置，包括控制器单元、存储单元、学习率调整单元和运算单元，其中，存储单元，用于存储神经网络数据，神经网络数据包括指令、权值、激活函数的导数、学习率、梯度向量和学习率调整数据；控制器单元，用于从存储单元中读取指令，并将指令译码成控制存储单元、学习率调整单元和运算单元行为的微指令；学习率调整单元，每代训练开始前，根据上一代学习率和学习率调整数据，运算后得出用于本代学习率；运算单元，根据梯度向量、本代学习率、激活函数的导数和上一代权值计算本代权值。
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