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1. WO2020225916 - INFORMATION PROCESSING DEVICE

Publication Number WO/2020/225916
Publication Date 12.11.2020
International Application No. PCT/JP2019/018604
International Filing Date 09.05.2019
IPC
G06N 3/063 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
06Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063using electronic means
Applicants
  • 株式会社アラヤ ARAYA INC. [JP]/[JP]
Inventors
  • 松本 渉 MATSUMOTO Wataru
  • 蓮井 樹生 HASUI Shigeki
Agents
  • 特許業務法人信友国際特許事務所 SHIN-YU INTERNATIONAL PATENT FIRM
Priority Data
Publication Language Japanese (JA)
Filing Language Japanese (JA)
Designated States
Title
(EN) INFORMATION PROCESSING DEVICE
(FR) DISPOSITIF DE TRAITEMENT D'INFORMATIONS
(JA) 情報処理装置
Abstract
(EN)
The present invention is applied to calculation of a network that interconnects nodes in a neural network. According to the present invention, a neural network weight matrix is designed to have a reduced number of rows or columns relative to the number of rows or columns determined by the input data or output data. Furthermore, the input data vector is multiplied by the weight components in the reduced number of rows or columns; the matrix resulting from the multiplication is divided into partial matrices each having a certain number of columns or rows; and matrix addition is performed on a per divided partial matrix basis.
(FR)
La présente invention s'applique au calcul d'un réseau qui interconnecte des nœuds dans un réseau neuronal. Selon la présente invention, une matrice de poids de réseau neuronal est conçue pour présenter un nombre réduit de lignes ou de colonnes par rapport au nombre de lignes ou de colonnes déterminé par les données d'entrée ou les données de sortie. En outre, le vecteur de données d'entrée est multiplié par les composantes de poids au nombre réduit de lignes ou de colonnes; la matrice résultant de la multiplication est divisée en matrices partielles comprenant chacune un certain nombre de lignes ou de colonnes; et une addition de matrices est effectuée individuellement sur les matrices partielles divisées.
(JA)
ニューラルネットワークにおけるノード間を結ぶネットワークの計算に適用する。ネットワークの重み行列の行数あるいは列数を、入力データあるいは出力データによって定められる行数あるいは列数から削減した行数あるいは列数とする。そして、削減した行数あるいは列数の重み成分を、その入力データのベクトルと掛け算をし、その掛け算をした結果の行列を、一定の列数毎あるいは行数毎の部分行列に分割し、分割して得られた部分行列毎に行列の和を行う。
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