[发明专利]神经网络处理方法、计算机系统及存储介质有效
| 申请号： | 201711483733.5 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109993287B | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 北京中科寒武纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/063 | 分类号： | G06N3/063 |
| 代理公司： | 11606 北京华进京联知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王程<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 100191 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经网络的处理方法，上述方法包括如下步骤：获取原始网络的模型数据集和模型结构参数；获取原始网络中各个计算节点的操作属性；根据原始网络的模型数据集、模型结构参数及各个计算节点的操作属性运行原始网络，获得原始网络中各个计算节点对应的指令；若当前计算节点的操作属性为第一操作属性时，则将当前计算节点对应的网络权值及指令存储至第一非易失性存储器中，以获得原始网络对应的第一离线模型本发明还提供了一种计算机系统及存储介质。本发明的神经网络处理方法、计算机系统及存储介质，缩短处理器运行同一网络的运行时间，提高处理器的处理速度及效率。 | ||
| 搜索关键词： | 原始网络 计算节点 操作属性 存储介质 计算机系统 神经网络处理 模型结构 模型数据 处理器 非易失性存储器 离线模型 神经网络 指令存储 网络权 指令 网络 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络的处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n获取原始网络的模型数据集和模型结构参数，其中，所述模型数据集包括所述原始网络中各个计算节点对应的网络权值，所述模型结构参数包括所述原始网络中多个计算节点的连接关系；/n获取所述原始网络中各个计算节点的操作属性，所述计算节点的操作属性包括用于表示所述计算节点能够在专用神经网络处理器上执行的第一操作属性和用于表示所述计算节点能够在通用处理器上执行的第二操作属性；/n根据所述原始网络的模型数据集、模型结构参数及各个计算节点的操作属性运行所述原始网络，获得所述原始网络中各个计算节点对应的指令；/n若当前计算节点的操作属性为第一操作属性时，则将所述当前计算节点对应的网络权值及指令存储至第一非易失性存储器中，以获得所述原始网络对应的第一离线模型。/n
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