인공 신경망

폭넓게 말하면, 본 기술의 실시예는, 인공 신경망의 각 신경망 노드에 대한 가중치가 신경망의 외부에서 행해지는 트레이닝을 통해 얻어지는 재구성 가능한 하드웨어 기반 인공 신경망을 제공한다. Broadly speaking, embodiments of the present techniques provide a reconfigurable hardware-based artificial neural network, wherein weights for each neural network node of the artificial neural n...

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Main Authors DAS SHIDHARTHA, HOLM RUNE
Format Patent
LanguageKorean
Published 06.03.2019
Subjects
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
INFORMATION STORAGE
PHYSICS
STATIC STORES
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Summary:폭넓게 말하면, 본 기술의 실시예는, 인공 신경망의 각 신경망 노드에 대한 가중치가 신경망의 외부에서 행해지는 트레이닝을 통해 얻어지는 재구성 가능한 하드웨어 기반 인공 신경망을 제공한다. Broadly speaking, embodiments of the present techniques provide a reconfigurable hardware-based artificial neural network, wherein weights for each neural network node of the artificial neural network are obtained via training performed external to the neural network.
Bibliography:Application Number: KR20197000717