应对器件失配的神经网络配置参数训练和部署方法与装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202110550756.3
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08
申请日期：
2021-05-17
申请人：
成都时识科技有限公司

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著录项信息

专利名称	应对器件失配的神经网络配置参数训练和部署方法与装置
申请号	CN202110550756.3	申请日期	2021-05-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-27	公开/公告号	CN113313233A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;6;3;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	成都时识科技有限公司	申请人地址	四川省成都市高新区天府大道1577号中国-欧洲中心18层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	成都时识科技有限公司	当前权利人	成都时识科技有限公司
发明人	理查德·缪尔·迪兰;布切尔·朱利安;法伯尔·芬恩
代理机构	深圳紫藤知识产权代理有限公司	代理人	张晓薇

摘要

本发明公开了一种神经网络配置参数训练和部署方法与装置，其包括基于神经网络配置参数搜寻模拟的受攻击神经网络配置参数使得受攻击神经网络配置参数沿着与神经网络配置参数对应神经网络的输出结果最大程度相背离方向移动，将所述当前神经网络配置参数和受攻击的神经网络配置参数对应的神经网络输出结果之间的差异作为鲁棒损失函数，作为总损失函数的一部分，最后基于总损失函数优化神经网络配置参数。尤其针对超低功耗的亚阈值、混合信号电路，方案能解决包括器件失配在内引起的配置参数扰动问题，实现低成本、高效率的神经网络加速器参数部署的技术效果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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