[发明专利]支持在线学习的卷积神经网络的可重构平台及其构建方法有效
| 申请号： | 201710331448.5 | 申请日： | 2017-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN107273970B | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 任鹏举;朱梦娇;丁晓彤;樊珑;魏亚东;秦琴;刘龙军;郑南宁 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 陆万寿 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种支持在线学习的卷积神经网络的可重构平台及其构建方法，可重构平台包括输入卷积池化级和全连接级；输入卷积池化级包括若干卷积环和采样环；全连接级包括若干全连接环；卷积环由若干卷积神经元连接成环；采样环由若干采样神经元连接成环；全连接环由若干全连接神经元连接成环；将每层神经元的环状结构通过路由相连组成完整网络，构成一种支持在线学习的卷积神经网络的可重构平台。环上顺时针或逆时针链路传递特征值，反向链路传递反向计算误差，环与环之间通过路由器节点相连接，自上而下传递特征值，自下而上传递反向误差。本发明可支持网络在线学习，充分发掘卷积神经网络的算法并行度和存储局域性，能够提升计算系统的整体性能。 | ||
| 搜索关键词： | 支持 在线 学习 卷积 神经网络 可重构 平台 及其 构建 方法 | ||
【主权项】：
一种支持在线学习的卷积神经网络的可重构平台，其特征在于，包括输入卷积池化级和全连接级；输入卷积池化级包括若干卷积环和若干采样环；全连接级包括若干全连接环；卷积环由若干卷积神经元连接成环；采样环由若干采样神经元连接成环；全连接环由若干全连接神经元连接成环；将每层神经元的环状结构通过路由相连组成完整的网络，构成一种支持在线学习的卷积神经网络的可重构平台。
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