[发明专利]面向复杂卷积神经网络的容错架构及方法在审
| 申请号： | 202110053489.9 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112862068A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 何璇;郭勇良;刘力政;邹卓;郑立荣;胡晓明 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06F11/16 |
| 代理公司： | 北京沁优知识产权代理有限公司 11684 | 代理人： | 刘富艳 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及网络数据通信容错技术领域，公开了面向复杂卷积神经网络的容错架构及方法，包括AET的类脑容错架构和卷积神经网络，所述AET的类脑容错架构包括AET簇，所述AET簇包括若干连接在一起的节点，所述卷积神经网络的卷基层、池化层和全连接层以链状的结构映射到不同的所述节点上，构成链状映射节点，无映射关系的节点作为空闲节点，在有映射关系节点出错时，由与其距离接近的空闲节点接替进行运算以及通信任务；该架构在出现错误节点的时候，由旁边的空闲节点进行替补，避免寻找空闲节点进行数据传输过多导致的数据延迟，可以快速完成空闲节点到映射节点的替补，形成新的连接架构，保证网络的时序稳定，以更高效率完成数据通讯通信。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 复杂 卷积 神经网络 容错 架构 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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