[发明专利]卷积神经网络模型计算装置及计算方法有效
| 申请号： | 201810723272.2 | 申请日： | 2018-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN109002883B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 叶靖;郭青丽;胡瑜;李晓维 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/10 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： |
本发明提供一种卷积神经网络模型的计算装置和相应的计算方法。该计算装置包括：物理不可克隆模块，所述物理不可克隆模块用于根据预定的激励c'生成响应r'；乘累加计算模块，所述乘累加计算模块用于基于所述物理不可克隆模块的响应r'执行与已训练好的卷积神经网络模型的对应的模糊权重值w' |
||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 模型 计算 装置 计算方法 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络模型的计算装置，包括：物理不可克隆模块，所述物理不可克隆模块用于根据预定的激励c'生成响应r'；乘累加计算模块，所述乘累加计算模块用于基于所述物理不可克隆模块的响应r'执行与已训练好的卷积神经网络模型的对应的模糊权重值w'0至w'i和对应输入数据的乘累加计算，获得乘累加计算结果，其中，所述模糊权重值与所述已训练好的卷积神经网络模型对应的原始权重值w0至wi中至少有一个不相等，i为大于等于2的整数，所获得的乘累加计算结果与所述已训练好的卷积神经网络模型的原始权重值和对应输入数据的乘累加计算结果相同。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院计算技术研究所，未经中国科学院计算技术研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810723272.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
