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1. (WO2018220957) 畳み込みニューラルネットワーク
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国際公開番号: WO/2018/220957 国際出願番号: PCT/JP2018/011272
国際公開日: 06.12.2018 国際出願日: 22.03.2018
IPC:
G06N 3/063 (2006.01) ,G06G 7/60 (2006.01)
G 物理学
06
計算;計数
N
特定の計算モデルに基づくコンピュータ・システム
3
生物学的モデルに基づくコンピュータ・システム
02
ニューラル・ネットワーク・モデルを用いるもの
06
物理的な実現,すなわち,ニューラル・ネットワーク,ニューロン,ニューロン構成要素のハードウェア実装
063
電子的手段を用いるもの
G 物理学
06
計算;計数
G
アナログ計算機
7
計算動作が電気的または磁気的量を変化させることにより行われる装置
48
特定のプロセス,システムまたは装置のためのアナログ計算機,例.シミュレータ
60
生体のためのもの,例.神経系統用
出願人:
株式会社デンソー DENSO CORPORATION [JP/JP]; 愛知県刈谷市昭和町1丁目1番地 1-1, Showa-cho, Kariya-city Aichi 4488661, JP
発明者:
カタエヴァ イリナ KATAEVA Irina; JP
代理人:
金 順姫 JIN Shunji; JP
優先権情報:
2017-10574229.05.2017JP
発明の名称: (EN) CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
(FR) RÉSEAU NEURONAL CONVOLUTIF
(JA) 畳み込みニューラルネットワーク
要約:
(EN) A neural network (20) is provided with a plurality of convolution layers (21-27) and a merging layer (63). One convolution layer has a crossbar circuit (44) that has a plurality of input bars (50), a plurality of output bars (51, 52), and a plurality of weight assignment elements (53) which assign weights. The crossbar circuit (44) carries out convolution calculation in an analog region by assigning weights to input signals and adding the input signals together on each of the output bars. Input data includes a plurality of feature maps. The crossbar circuit (44) has a first crossbar circuit (61) that carries out convolution calculation for a portion of the feature maps, and a second crossbar circuit (62) that carries out convolution calculation for another portion of the feature maps. The merging layer (63) merges the calculation results of the first and second crossbar circuits.
(FR) L'invention concerne un réseau neuronal (20) comprenant une pluralité de couches de convolution (21-27) et une couche de fusion (63). Une couche de convolution comprend un circuit crossbar (44) qui possède une pluralité de barres d'entrée (50), une pluralité de barres de sortie (51, 52) ainsi qu’une pluralité d'éléments d'attribution de poids (53) qui attribuent des poids. Le circuit crossbar (44) effectue un calcul de convolution dans une zone analogique en attribuant des poids à des signaux d'entrée et en additionnant les signaux d'entrée sur chacune des barres de sortie. Les données d'entrée comprennent une pluralité de cartes de caractéristiques. Le circuit crossbar (44) comprend un premier circuit crossbar (61) qui effectue un calcul de convolution pour une partie des cartes de caractéristiques, ainsi qu’un second circuit crossbar (62) qui effectue un calcul de convolution pour une autre partie des cartes de caractéristiques. La couche de fusion (63) fusionne les résultats de calcul des premier et second circuits crossbar.
(JA) ニューラルネットワーク(20)は、複数の畳み込み層(21~27)と、マージ層(63)とを備える。1つの畳み込み層は、複数の入力バー(50)と、複数の出力バー(51、52)と、各入力信号に対して、重みを付与する複数の重み付与素子(53)とを有するクロスバー回路(44)を有する。前記クロスバー回路(44)は、入力信号に重みを付与して、各出力バー上で加算することにより、畳み込み演算をアナログ領域で行う。入力データは、複数の特徴マップを含む。前記クロスバー回路(44)は、一部の特徴マップに対して畳み込み演算を行う第1クロスバー回路(61)と、別の一部の特徴マップに対して畳み込み演算を行う第2クロスバー回路(62)とを有する。前記マージ層(63)は、前記第1クロスバー回路と前記第2クロスバー回路による演算結果とをマージする。
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指定国: 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, 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
アフリカ広域知的所有権機関(ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
ユーラシア特許庁(EAPO) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
欧州特許庁(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)
アフリカ知的所有権機関(OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
国際公開言語: 日本語 (JA)
国際出願言語: 日本語 (JA)