[发明专利]神经网络及神经网络训练的方法

摘要

一种神经网络包含用于接收输入信号的输入，以及经连接到所述输入且具有被组织成阵列的校正性权重的突触。训练图像在网络的训练期间被输入接收作为阵列或被编集为阵列。网络还包含神经元，每个神经元具有通过一个突触与至少一个输入连接的输出，并通过对选自经连接到相应神经元的每个突触的校正性权重进行求和来生成神经元总和阵列。此外，网络包含控制器，控制器接收呈阵列形式的所需图像，确定神经元总和阵列与所需输出值阵列之间的偏差，并生成偏差阵列。控制器使用偏差阵列修改校正性权重阵列。将经修改校正性权重相加以确定所述神经元总和阵列减小对象偏差，并生成经训练校正性权重阵列以供同时网络训练。

主权项

1.一种神经网络，包括：多个输入，其到所述神经网络且被配置成接收训练图像，其中所述训练图像在所述神经网络的训练期间被接收作为训练输入值阵列或被编集为所述训练输入值阵列；多个突触，其中每个突触经连接到所述多个输入中的一个，且包含多个校正性权重，其中每个校正性权重由权重值限定，并且其中所述多个突触的所述校正性权重被组织成校正性权重阵列；多个神经元，其中每个神经元具有至少一个输出，且通过所述多个突触中的至少一个与所述多个输入中的至少一个连接，并且其中每个神经元被配置成将对应于经连接到相应神经元的每个突触的所述校正性权重的所述权重值相加，使得所述多个神经元生成神经元总和阵列；以及控制器，其被配置成进行以下操作：接收被组织为所需输出值阵列的所需图像；确定所述神经元总和阵列与所述所需输出值阵列之间的偏差并生成偏差阵列；以及使用所确定的所述偏差阵列修改所述校正性权重阵列，使得将经修改校正性权重值相加以确定所述神经元总和阵列会减小所述神经元总和阵列与所述所需输出值阵列之间的所述偏差，从而生成经训练校正性权重阵列，并由此有助于所述神经网络的同时训练。