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直接使用反向传播学习可编程设备块的神经网络

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一种训练神经网络的示例方法包括：定义硬件构建块(HBB)、神经元等同物(NEQ)以及从NEQ到HBB的转换过程；在机器学习框架中使用NEQ定义神经网络；在训练平台上训练神经网络；以及使用转换过程来将训练好的神经网络转换为HBB的网表以将神经网络中的NEQ转换为网表的HBB。

著录项

公开/公告号CN114008634A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-01

原文格式PDF
申请/专利权人赛灵思公司;
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申请/专利号CN202080045271.2
发明设计人 Y·尤姆罗吉鲁;N·弗雷泽;M·布罗特;K·德诺尔夫;K·维塞尔斯;
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申请日2020-04-17
分类号G06N3/063(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11256 北京市金杜律师事务所;
代理人傅远
地址美国加利福尼亚州
入库时间 2023-06-19 14:05:00

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法律状态
2022-02-01

公开

国际专利申请公布

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