用于同时执行激活和卷积运算的方法和装置及其学习方法和学习装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201811196668.2
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2018-10-15
申请人：
斯特拉德视觉公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	用于同时执行激活和卷积运算的方法和装置及其学习方法和学习装置
申请号	CN201811196668.2	申请日期	2018-10-15
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-04-23	公开/公告号	CN109670574A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	斯特拉德视觉公司	申请人地址	韩国庆尚北道变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	斯特拉德视觉公司	当前权利人	斯特拉德视觉公司
发明人	金镕重;南云铉;夫硕焄;成明哲;吕东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰
代理机构	北京鸿元知识产权代理有限公司	代理人	李琳;陈英俊

摘要

本发明提供了一种用于配置具有学习参数的CNN的方法，所述方法同时执行激活模块的激活运算和卷积层中的一个或多个卷积层的卷积运算。所述方法包括以下步骤：(a)允许比较器将与作为测试图像的输入图像的每个像素值相对应的输入值与预定参考值进行比较，然后输出比较结果；(b)允许选择器输出与所述卷积层的多个参数中的所述比较结果相对应的特定参数；以及(c)允许乘法器输出通过将特定参数乘以输入值而计算出的乘积值，并允许所述乘积值被确定为通过对所述激活模块的输出应用所述卷积层而取得的结果值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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