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1. (WO2017177446) DISCRETE DATA REPRESENTATION-SUPPORTING APPARATUS AND METHOD FOR BACK-TRAINING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
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Pub. No.: WO/2017/177446 International Application No.: PCT/CN2016/079443
Publication Date: 19.10.2017 International Filing Date: 15.04.2016
IPC:
G06N 3/08 (2006.01)
Applicants: CAMBRICON TECHNOLOGIES CORPORATION LIMITED[CN/CN]; Suite 644, Scientific Research Building, No.6, Kexueyuan South Road, Haidian District Beijing 100190, CN
Inventors: GUO, Qi; CN
YU, Yong; CN
CHEN, Tianshi; CN
CHEN, Yunji; CN
Agent: CHINA SCIENCE PATENT & TRADEMARK AGENT LTD.; Suite 4-1105, No. 87, West 3rd Ring North Rd., Haidian District Beijing 100089, CN
Priority Data:
Title (EN) DISCRETE DATA REPRESENTATION-SUPPORTING APPARATUS AND METHOD FOR BACK-TRAINING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
(FR) APPAREIL DE SUPPORT DE REPRÉSENTATION DE DONNÉES DISCRÈTES ET PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ARRIÈRE D'UN RÉSEAU NEURONAL ARTIFICIEL
(ZH) 支持离散数据表示的人工神经网络反向训练装置和方法
Abstract: front page image
(EN) A discrete data representation-supporting apparatus for executing the back-training of an artificial neural network. The apparatus comprises an instruction cache unit (1), a controller unit (2), a data access unit (3), an interconnected module (4), a master operation module (5), a plurality of slave operation modules (6), and a continuous-to-discrete conversion module (7). Using the apparatus can realize the back-training of a multi-layer artificial neural network. This apparatus emphasizes the support for discrete data, comprising the storage and operation of discrete data, and the conversion from continuous data to discrete data. Data of a weight value, a neuron value, etc. in a process of performing artificial neural network back calculation by means of using this apparatus all support a discrete-form representation or a continuous-form representation. The discrete data representation refers to a storage mode of representing data by means of a particular number. For example, four numbers, 00, 01, 10 and 11, can respectively stand for data, i.e. four numbers, -1, -1/8, 1/8 and 1. This kind of storage mode is different from a continuous storage mode, wherein binary 00/01/10/11 stand for four numbers, 0, 1, 2, and 3. The continuous-to-discrete conversion module provides a module for converting continuous data into discrete data.
(FR) L'invention concerne également un appareil de support de représentation de données discrètes pour exécuter l'apprentissage arrière d'un réseau neuronal artificiel. L'appareil comprend une unité de cache d'instructions (1), une unité de contrôleur (2), une unité d'accès aux données (3), un module interconnecté (4), un module de fonctionnement maître (5), une pluralité de modules de fonctionnement esclaves (6), et un module de conversion continu-discret (7). L'utilisation de l'appareil permet de réaliser l'apprentissage arrière d'un réseau neuronal artificiel multicouche. Cet appareil met en évidence le support pour des données discrètes, comprenant le stockage et le fonctionnement de données discrètes, et la conversion de données continues en données discrètes. Des données d'une valeur de pondération, d'une valeur de neurone, etc., dans un procédé d'exécution d'un calcul de retour de réseau neuronal artificiel, au moyen de l'utilisation de cet appareil, prennent tous en charge une représentation de forme discrète ou une représentation de forme continue. La représentation de données discrètes se réfère à un mode de stockage de représentation de données au moyen d'un nombre particulier. Par exemple, quatre nombres, 00, 01, 10 et 11, peuvent respectivement représenter des données, à savoir quatre nombres, -1, -1/8, 1/8 et 1. Ce type de mode de stockage est différent d'un mode de stockage continu, dans lequel les binaires 00/01/10/11 représentent quatre nombres, 0, 1, 2 et 3. Le module de conversion continu-discret fournit un module pour convertir des données continues en données discrètes.
(ZH) 一种支持离散数据表示的用于执行人工神经网络反向训练的装置,包括指令缓存单元(1)、控制器单元(2)、数据访问单元(3)、互联模块(4)、主运算模块(5)、以及多个从运算模块(6)、连续离散转换模块(7)。使用该装置可以实现多层人工神经网络的反向训练。本装置着重体现在对于离散数据的支持上。包括离散数据的存储、运算、连续数据向离散数据的转换上。使用本装置进行人工神经网络反向计算的过程中的权值、神经元值等数据均支持离散形式表示或连续形式表示的。离散数据表示指通过特定的数字来表示数据的存储方式。例如,可以通过00、01、10、11四个数字分别代表数据-1、-1/8、1/8、1四个数字。这种存储方式不同于连续存储方式用二进制的00/01/10/11代表0/1/2/3四个数字。连续离散转换模块提供了将连续数据转换为离散数据的模块。
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African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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European Patent Office (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Publication Language: Chinese (ZH)
Filing Language: Chinese (ZH)