[发明专利]用于计算神经网络的输出的方法在审
| 申请号： | 201780071282.6 | 申请日： | 2017-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN109983479A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | C.肖尔恩;S.福格尔 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 臧永杰;刘春元 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 德国;DE |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种用于计算神经网络（100）的输出的方法，所述方法具有以下步骤：通过随机取整，由具有精确的棱边权重（Wprec）的神经网络（100）产生具有离散的棱边权重（Wb）的第一神经网络（100‑1）；通过随机取整，由具有精确的棱边权重（Wprec）的神经网络（100）产生具有离散的棱边权重（Wb）的第二神经网络（100‑2）；以及通过将所述第一神经网络（100‑1）的输出和所述第二神经网络（100‑2）的输出相加来计算输出。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 棱边 权重 输出 计算神经网络 取整 输出相加 | ||
【主权项】：
1.一种用于计算神经网络（100）的输出（105）的方法，所述方法具有以下步骤：通过随机取整，由具有精确的棱边权重（wprec）的神经网络（100）来产生（S101）具有离散的棱边权重（wb）的第一神经网络（100‑1）；通过随机取整，由具有精确的棱边权重（wprec）的所述神经网络（100）来产生（S102）具有离散的棱边权重（wb）的第二神经网络（100‑2）；以及通过将所述第一神经网络（100‑1）的输出和所述第二神经网络（100‑2）的输出相加来计算（S103）输出。
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