[发明专利]自适应的神经网络训练与推理装置在审
| 申请号： | 201911354506.1 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111191769A | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 刘欣;黎江;程诚;王旭光 | 申请（专利权）人： | 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰 |
| 地址： | 215123 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了自适应的神经网络训练与推理装置，包括深度学习处理引擎阵列、存储模块以及自动更新控制模块，深度学习处理引擎阵列用于执行神经网络的训练与推理；存储模块用于存储神经网络每层的输出数据、每层的激励函数的求导值、每层的权重值以及训练样本；自动更新控制模块用于控制执行前向传播推理，并根据所监测的网络输出控制所述深度学习处理引擎阵列执行反向传播训练以更新神经网络的网络参数。利用上述模块，自适应的神经网络训练与推理装置能够直接在边缘端完成神经网络训练与推理，实现自动更新，能有效地提高深度学习网络的处理性能，降低功耗，并且免去了将训练过程转移至服务器端或云端而产生的额外交互成本。 | ||
| 搜索关键词： | 自适应 神经网络 训练 推理 装置 | ||
【主权项】：
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