[发明专利]一种反向传播神经网络DNN的训练系统有效
| 申请号： | 201310057598.3 | 申请日： | 2013-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN103150596A | 公开（公告）日： | 2013-06-12 |
| 发明（设计）人： | 欧阳剑 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 反向 传播 神经网络 dnn 训练 系统 | ||
【主权项】：
一种反向传播神经网络DNN的训练系统，其特征在于，包括：第一图形处理器组，所述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，所述第二图形处理器组用于进行DNN前向计算和DNN反向计算；以及控制器组，所述控制器组与所述第一图形处理器组和第二图形处理器组相连，所述控制器组用于控制所述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，所述控制器组控制所述第一图形处理器组进行权重更新计算，并控制所述第二图形处理器组进行DNN反向计算，其中，N为正整数。
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