[发明专利]神经网络系统、加速器、建模方法及装置、介质及系统

权利要求书

1.一种深度神经网络系统，其特征在于，包括：

多个共享模块和与之耦接的多个独享模块，所述共享模块适于处理多个任务，所述多个独享模块适于各自独立处理对应的单个任务；所述多个共享模块包括第一共享模块以及第二共享模块；

与所述第一共享模块耦接的N个输入接口，所述N个输入接口适于各自独立接收对应的单个任务；任务1～任务N-1对应的输入接口1～N-1与所述第一共享模块的第一端口耦接；任务N对应的输入接口N通过一独享模块与所述第一共享模块的第一端口耦接；所述第一共享模块的第二端口与所述第二共享模块的第一端口、任务N-1对应的独享模块的第一端口耦接；

与所述第二共享模块耦接的N个输出接口，所述N个输出接口适于各自独立输出对应的单个任务；所述任务N-1对应的独享模块的第二端口与任务N-1对应的输出接口N-1耦接；所述第二共享模块的第二端口依次与任务1～任务N-2以及任务N对应的独享模块的第一端口耦接，任务1～任务N-2以及任务N对应的独享模块的第二端口依次与其对应的输出接口耦接。

2.根据权利要求1所述的深度神经网络系统，其特征在于，包括多个共享模块，且多个共享模块之间通过并联方式、串联方式或者串联并联的组合方式耦接。

3.根据权利要求1所述的深度神经网络系统，其特征在于，所述共享模块位于所述深度神经网络系统的输入部分、中间部分或者输出部分。

4.一种深度神经网络加速器，包括缓存和与所述缓存耦接的计算单元阵列，其特征在于，所述缓存适于存储权利要求1至3任一项所述的深度神经网络系统中的共享模块。

5.一种深度神经网络加速器系统，包括片外存储器和权利要求4所述的深度神经网络加速器，其特征在于，所述片外存储器适于存储权利要求1至3任一项所述的深度神经网络系统中的共享模块。

6.一种深度神经网络系统的建模方法，其特征在于，包括：

构建多任务深度神经网络系统，所述多任务深度神经网络系统为权利要求1至3任一项所述的深度神经网络系统；

基于训练算法对所述多任务深度神经网络系统进行迭代训练。

7.根据权利要求6所述的深度神经网络系统的建模方法，其特征在于，所述训练算法为以下至少一个：迁移学习方法、蒸馏方法、词嵌入方法、端到端的单输入多输出方法、多任务学习方法。

8.一种建模装置，其特征在于，包括：

构建单元，适于构建多任务深度神经网络系统，所述多任务深度神经网络系统为权利要求1至3任一项所述的深度神经网络系统；

训练单元，适于基于训练算法对所述多任务深度神经网络系统进行迭代训练。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求6或7所述方法对应的步骤。

10.一种深度神经网络系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求6或7所述方法对应的步骤。