一种新型网络拓扑结构的卷积神经网络的构造方法

摘要

本发明涉及卷积神经网络的构造，目的是为了解决现有的神经网络算法计算中对硬件的处理速递要求高，无法在家电中进行应用的问题。本发明提供一种新型网络拓扑结构的卷积神经网络的构造方法，该方法包括如下步骤：确定神经元节点间的互联结构，根据互联结构确定在神经元节点间的数值计算反馈和前向计算传递的相互关系；使用反向传播神经网络创建多层感知机模型，所述反向传播神经网络结构中包含前向传播算法；同时运行反向传播算法和前向传播算法，进行卷积神经网络的训练和计算。本发明适用于家电中模式识别。