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融合神经元模型、神经网络结构及训练、推理方法、存储介质和设备

文献类型:专利

作者赵卫; 臧大伟; 程东; 杜炳政; 谢小平; 张佩珩; 谭光明; 姚宏鹏
发表日期2020-12-25
专利号CN202011562331.6
著作权人中国科学院西安光学精密机械研究所 ; 中国科学院计算技术研究所
国家中国
文献子类发明专利
产权排序1
英文摘要本发明涉及人工神经元及神经网络,具体涉及一种融合神经元模型、神经网络结构及其推理方法和训练方法、计算机可读存储介质及计算机设备,融合神经元模型的每个突触连接权值是任意一个连续可导的非线性的函数,在突触权值上实现线性到非线性的映射,神经网络结构以融合神经元模型作为基本组成单位,构成层次化结构,推理方法是将输入数据代入连接的非线性权值函数中,计算出连接加权结果,再将该神经元所有的加权结果求和,直接传递到下一级神经元,依次前向传递,最后得到识别结果,训练方法是通过反向传播算法和梯度下降算法来优化神经元模型的参数,计算机可读存储介质及计算机设备能够实现推理方法和训练方法的具体步骤。
公开日期2021-03-19
申请日期2020-12-25
语种中文
状态申请中
源URL[http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/95527]  
专题西安光学精密机械研究所_瞬态光学技术国家重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
赵卫,臧大伟,程东,等. 融合神经元模型、神经网络结构及训练、推理方法、存储介质和设备. CN202011562331.6. 2020-12-25.

入库方式: OAI收割

来源:西安光学精密机械研究所

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