一种反向传播神经网络DNN的训练系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201310057598.3
IPC分类号：G06N3/08
申请日期：
2013-02-22
申请人：
百度在线网络技术（北京）有限公司

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著录项信息

专利名称	一种反向传播神经网络DNN的训练系统
申请号	CN201310057598.3	申请日期	2013-02-22
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2013-06-12	公开/公告号	CN103150596A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? 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〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	百度在线网络技术（北京）有限公司	申请人地址	北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	百度在线网络技术（北京）有限公司	当前权利人	百度在线网络技术（北京）有限公司
发明人	欧阳剑
代理机构	北京清亦华知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	宋合成

摘要

本发明提供了一种反向传播神经网络DNN的训练系统，包括：第一图形处理器组，用于进行DNN前向计算和权重更新计算；第二图形处理器组，用于进行DNN前向计算和DNN反向计算；控制器组，用于控制第一图形处理器组和第二图形处理器组分别根据各自的输入数据进行第N层DNN前向计算，直至前向计算完成之后，控制第一图形处理器组进行权重更新计算，并控制第二图形处理器组进行DNN反向计算，其中，N为正整数。本发明的训练系统具有训练速度快，数据传输开销低的优点，从而提升了反向传播神经网络DNN的训练速度。

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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