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1. (WO2018016608) NEURAL NETWORK APPARATUS, VEHICLE CONTROL SYSTEM, DECOMPOSITION DEVICE, AND PROGRAM
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Pub. No.:    WO/2018/016608    International Application No.:    PCT/JP2017/026363
Publication Date: 25.01.2018 International Filing Date: 20.07.2017
IPC:
G06N 3/04 (2006.01)
Applicants: DENSO IT LABORATORY, INC. [JP/JP]; SHIBUYA CROSS TOWER 28th Floor, 2-15-1, Shibuya, Shibuya-ku, Tokyo 1500002 (JP)
Inventors: AMBAI, Mitsuru; (JP)
Agent: KATO, Shinji; (JP).
SUZUKI, Mamoru; (JP)
Priority Data:
2016-143705 21.07.2016 JP
Title (EN) NEURAL NETWORK APPARATUS, VEHICLE CONTROL SYSTEM, DECOMPOSITION DEVICE, AND PROGRAM
(FR) APPAREIL DE RÉSEAU NEURONAL, SYSTÈME DE COMMANDE DE VÉHICULE, DISPOSITIF DE DÉCOMPOSITION ET PROGRAMME
(JA) ニューラルネットワーク装置、車両制御システム、分解処理装置、及びプログラム
Abstract: front page image
(EN)A neural network apparatus (20) is provided with: a storage unit (24) that stores a neural network model; and an arithmetic unit (22) that inputs input information to the input layer of the neural network and outputs an output layer. A weight matrix (W) of an FC layer of the neural network model is configured with the product of a weight basis matrix (Mw) of integers and a weight coefficient matrix (Cw) of real numbers. The arithmetic unit (22) calculates, in the FC layer, the product of an input vector (x) and the weight matrix (W) by using an output vector from the preceding layer as the input vector (x) and by decomposing the input vector (x) into the product of a binary input basis matrix (Mx) and an input coefficient vector (cx) of a real number, and an input bias (bx).
(FR)L’invention concerne un appareil de réseau neuronal (20) comprenant : une unité de stockage (24) qui stocke un modèle de réseau neuronal ; et une unité arithmétique (22) qui entre des informations d'entrée dans la couche d'entrée du réseau neuronal et qui génère une couche de sortie. Une matrice de pondération (W) d'une couche FC du modèle de réseau neuronal est configurée avec le produit d'une matrice de base de pondération (Mw) de nombres entiers et d'une matrice de coefficients de pondération (Cw) de nombres réels. L'unité arithmétique (22) calcule, dans la couche FC, le produit d'un vecteur d'entrée (x) et de la matrice de pondération (W) en utilisant un vecteur de sortie de la couche précédente comme vecteur d'entrée (x) et en décomposant le vecteur d'entrée (x) en un produit d'une matrice de base d'entrée binaire (Mx) et d'un vecteur de coefficient d'entrée (cx) d'un nombre réel, et une polarisation d'entrée (bx).
(JA)ニューラルネットワーク装置(20)は、ニューラルネットワークモデルを記憶する記憶部(24)と、入力情報を前記ニューラルネットワークの入力層に入力して出力層を出力する演算部(22)とを備える。ニューラルネットワークモデルのFC層の重み行列(W)は、整数の重み基底行列(M)と実数の重み係数行列(C)との積で構成されている。演算部(22)は、FC層において、前層の出力ベクトルを入力ベクトル(x)として、この入力ベクトルxを二値の入力基底行列(M)と実数の入力係数ベクトル(c)との積と入力バイアス(b)に分解して、入力ベクトル(x)と重み行列Wとの積を求める。
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: Japanese (JA)
Filing Language: Japanese (JA)