[发明专利]高性能智能路由器学习型索引数据结构的训练方法和芯片有效
| 申请号： | 201910571831.7 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110474844B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 李卓;闫柳;刘开华 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04L12/741 | 分类号： | H04L12/741;H04L12/751;G06N3/08;G06F16/901 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 曹玉平 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种高性能智能路由器学习型索引数据结构，包含输入单元、模型单元和输出单元。输入单元将每一条索引数据拆分为若干子向量，然后对所有子向量中相同位置的元素执行按位异或运算，得到对应的输入向量。模型单元用于训练、预测累积分布函数值，并设计为由小型简单的神经网络组成的塔式两级结构。输出单元则将已预测的累积分布函数值乘映射表中槽的总个数，得到映射表中的映射位置，随后根据该位置所在部分对应的基地址和该位置中记录的实际存储器地址偏移量，求得最终索引地址。该索引数据结构能够在保证数据检索速度的基础上提升存储效率，其训练方法能够针对路由表数据特点实现快速稳定的神经网络训练。 | ||
| 搜索关键词： | 性能 智能 路由器 学习 索引 数据结构 训练 方法 芯片 | ||
【主权项】：
1.一种高性能智能路由器学习型索引数据结构，包括输入单元、模型单元和输出单元；其特征在于：/n所述输入单元用于将路由表索引数据转变为输入向量，将每一条索引数据拆分为若干子向量，然后对所有子向量中相同位置的元素执行按位异或运算，最终得到该索引数据对应的输入向量；/n所述模型单元用于训练、预测累积分布函数值，该模型单元为塔式两级结构，包括第一级的一个神经网络和第二级的若干神经网络；/n所述输出单元将所述模型单元已预测的累积分布函数值乘以映射表中槽的总个数，得到映射表中的映射位置，随后根据该映射位置所在部分对应的基地址和该映射位置中记录的实际存储器地址偏移量，求得最终索引地址。/n
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天津大学，未经天津大学许可，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/201910571831.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：基于路由跳数的IP定位方法
- 下一篇：流表项淘汰方法及相关装置
