连续稀疏性模式神经网络

发明专利有效专利

申请号：
CN201980007826.1
IPC分类号：G06N3/063;G06N3/08
申请日期：
2019-02-11
申请人：
渊慧科技有限公司

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引证文献

著录项信息

专利名称	连续稀疏性模式神经网络
申请号	CN201980007826.1	申请日期	2019-02-11
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-10-16	公开/公告号	CN111788583A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/063 ? 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〕 G06N3/06 物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现〔7〕 G06N3/063 采用电的〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;6;3;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	渊慧科技有限公司	申请人地址	英国伦敦变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	渊慧科技有限公司	当前权利人	渊慧科技有限公司
发明人	K.西蒙扬;N.E.卡尔赫布雷纳;E.K.埃尔森
代理机构	北京市柳沈律师事务所	代理人	金玉洁

摘要

用于使用具有连续稀疏性模式的神经网络的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。方法之一包括将具有连续稀疏性模式的神经网络的第一参数矩阵存储在与计算设备相关联的存储中。计算设备执行神经网络的推断过程以生成输出向量，包括从与计算设备相关联的存储中读取来自输入向量的一个或多个激活值，从与计算设备相关联的存储中读取非零参数值块，以及将一个或多个激活值中的每一个乘以非零参数值块中的一个或多个。

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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