[发明专利]使卷积神经网络的训练并行化在审
| 申请号： | 202110558370.7 | 申请日： | 2015-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN113255885A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 亚历山大·克里热夫斯基 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 周亚荣;邓聪惠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请涉及使卷积神经网络的训练并行化。用于训练卷积神经网络(CNN)的方法、系统和设备，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。所述系统包括多个工作器，其中，每个工作器被配置成维护所述CNN的卷积层中的每个卷积层的相应的副本以及所述CNN的全连接层中的每个全连接层的相应的不相交分区，其中，卷积层的每个副本包括所述卷积层中的节点中的全部，并且其中，全连接层的每个不相交分区包括所述全连接层的节点的一部分。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 训练 并行 | ||
【主权项】：
暂无信息
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