[发明专利]一种仿脑非常态工作状态的神经网络及电路设计方法在审
| 申请号： | 201811118965.5 | 申请日： | 2018-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN109359722A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 侯立刚;吕昂;郭嘉;江南;彭晓宏;耿淑琴;刘旭 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/08;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种仿脑非常态工作状态的神经网络及电路设计方法，在运用训练集训练神经网络部分，使神经网络得到标准的结果后，使用工作状态下的神经网络再次对训练集进行预测，同时驱动非常态工作状态，最后将得到的结果与训练集进行比对，达到仿脑的目的。训练集用于为整个训练过程提供样本；神经网络芯片为整个神经网络的载体。通过基于数字集成电路设计将正常状况下的结果与不稳定状况下的结果进行对比，将得到两种状况的不同，并为将来的研究铺平了道路。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练集 非常态 电路设计 数字集成电路设计 神经网络芯片 训练神经网络 稳定状况 训练过程 正常状况 比对 样本 铺平 驱动 预测 研究 | ||
【主权项】：
1.一种仿脑非常态工作状态的神经网络及电路设计方法，其特征在于：在运用训练集训练神经网络部分，使神经网络得到标准的结果后，使用工作状态下的神经网络再次对训练集进行预测，同时驱动非常态工作状态，最后将得到的结果与训练集进行比对，达到仿脑的目的；训练集用于为整个训练过程提供样本；神经网络芯片为整个神经网络的载体；本方法的具体步骤如下：S1.通过训练集对神经网络芯片进行训练，得到训练好的网络样本；S2.在得到训练好的网络样本后，再次向神经网络芯片中，通过不同的自紊机制，或对输入数据采取措施，改变已经训练好的神经网络，并由该神经网络对训练集进行处理；S3.得到正常的训练集以及经过测试后的训练集，并在输出数据对比模块中进行比对，输出结果。
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