[发明专利]用于深度学习的稀疏推理模块在审
| 申请号： | 201680011079.5 | 申请日： | 2016-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN107251059A | 公开（公告）日： | 2017-10-13 |
| 发明（设计）人： | P·K·皮利;N·D·斯特普;N·斯里尼瓦萨 | 申请（专利权）人： | 赫尔实验室有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/04 | 分类号： | G06N5/04;G06N3/04;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司11127 | 代理人： | 吕俊刚,杨薇 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 描述了一种能够并入到深度学习系统的稀疏推理模块。例如，所述深度学习系统包括多个分层特征信道层，每个特征信道层都具有一组过滤器。可以包括多个稀疏推理模块，使得每个特征信道层内都电子地驻留稀疏推理模块。每个稀疏推理模块都被配置成，接收数据并且针对多个图案模板匹配所述数据，以生成针对所述多个图案模板中的每个图案模板的匹配度值，其中所述匹配度值被稀疏化，使得仅超过预定阈值的那些匹配度值或固定数量的最高匹配度值被提供给所述多个分层特征信道中的后续特征信道，而其它失败的匹配度值被压制成零。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 深度 学习 稀疏 推理 模块 | ||
【主权项】：
一种用于深度学习的稀疏推理模块，该稀疏推理模块包括：存储器和一个或更多个处理器，在所述存储器上具有编码的可执行指令，使得在执行时，所述一个或更多个处理器执行以下操作：接收数据，并且针对多个图案模板匹配所述数据，以生成针对所述多个图案模板中的每个图案模板的匹配度值；稀疏化所述匹配度值，使得仅提供满足标准的那些匹配度值，以供进一步处理为稀疏特征矢量，而其它失败的匹配度值被压制成零；以及利用所述稀疏特征矢量自选参与高级分类的信道。
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