技術(shù)編號：11775376
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件架構(gòu)領(lǐng)域，特別涉及一種支持在線學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可重構(gòu)平臺。背景技術(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域中具有廣闊的發(fā)展前景。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，采用權(quán)值共享的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，降低了網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度，減少了權(quán)值的數(shù)量，避免了傳統(tǒng)識別算法中復(fù)雜的特征提取和數(shù)據(jù)重建過程。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由三個部分組成，分別是卷積層、采樣層和全連接層，它們組成了一個完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。卷積層將計算輸入層與權(quán)重矩陣卷積，然后將該結(jié)果通過激活函數(shù)，采樣層用于對卷積后的矩陣進(jìn)行抽樣降維...
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