[发明专利]人工神经网络调整方法及神经网络计算平台有效
| 申请号： | 201810618272.6 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN110610227B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 方绍峡;于谦;王俊斌 | 申请（专利权）人： | 赛灵思电子科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08;G06F9/38 |
| 代理公司： | 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452 | 代理人： | 张阳 |
| 地址： | 100029 北京市朝阳区安定路*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提出了一种人工神经网络(ANN)调整方法和相应的计算平台。所述ANN包括多个卷积层(CONV层)并且每个CONV层具有多个通道，所述方法包括：制定稀疏化规则，所述稀疏化规则用于调整至少一个所述CONV层的多个通道的权重具有关联的规则零值分布；向所述ANN施加所述稀疏化规则；以及基于多个批次训练的迭代调整获取符合所述稀疏化规则的经训练的ANN。本发明充分利用卷积神经网络的权重稀疏性，通过软硬件一体化设计方法，将不规则稀疏的权重训练为规则稀疏权重，并进一步配合专用稀疏加速硬件，达到数倍等效性能提高的效果，并在同时通过有效降低功耗。 | ||
| 搜索关键词： | 人工 神经网络 调整 方法 计算 平台 | ||
【主权项】：
1.一种人工神经网络(ANN)调整方法，所述ANN包括多个卷积层(CONV层)并且每个CONV层具有多个通道，所述方法包括：/n制定稀疏化规则，所述稀疏化规则用于调整至少一个所述CONV层的多个通道的权重具有关联的规则零值分布；/n向所述ANN施加所述稀疏化规则；以及/n基于多个批次训练的迭代调整获取符合所述稀疏化规则的经训练的ANN。/n
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