[发明专利]针对半导体应用并入神经网络及前向物理模型的系统及方法有效
| 申请号： | 201780033819.X | 申请日： | 2017-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN109313724B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 张晶;K·巴哈斯卡尔 | 申请（专利权）人： | 科磊股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287 | 代理人： | 张世俊 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供用于训练神经网络的方法及系统。一个系统包含由一或多个计算机子系统实行的一或多个组件。所述一或多个组件包含：神经网络，其经配置用于确定输入到所述神经网络的样品的训练集中的输入图像的经反转特征；前向物理模型，其经配置用于从所述经反转特征重建所述输入图像，借此产生对应于所述训练集中的所述输入图像的输出图像集；及残余层，其经配置用于确定所述训练集中的所述输入图像与在所述集中的对应输出图像之间的差异。所述一或多个计算机子系统经配置用于基于所述经确定差异更改所述神经网络的一或多个参数，借此训练所述神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 半导体 应用 并入 神经网络 物理 模型 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种经配置以训练神经网络的系统，其包括：一或多个计算机子系统；及一或多个组件，其由所述一或多个计算机子系统实行，其中所述一或多个组件包括：神经网络，其经配置用于确定输入到所述神经网络的样品的训练集中的输入图像的经反转特征；前向物理模型，其经配置用于从所述经反转特征重建所述输入图像，借此产生对应于所述训练集中的所述输入图像的输出图像集；及残余层，其经配置用于确定所述训练集中的所述输入图像与在所述集中的对应输出图像之间的差异；其中所述一或多个计算机子系统经配置用于基于所述经确定差异更改所述神经网络的一或多个参数，借此训练所述神经网络。
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