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PARTIAL ACTIVATION OF MULTIPLE PATHWAYS IN NEURAL NETWORKS

机译:神经网络中多种途径的部分激活

摘要

A device, system, and method for approximating a neural network comprising N synapses or filters. The neural network may be partially-activated by iteratively executing a plurality of M partial pathways of the neural network to generate M partial outputs, wherein the M partial pathways respectively comprise M different continuous sequences of synapses or filters linking an input layer to an output layer. The M partial pathways may cumulatively span only a subset of the N synapses or filters such that a significant number of the remaining the N synapses or filters are not computed. The M partial outputs of the M partial pathways may be aggregated to generate an aggregated output approximating an output generated by fully-activating the neural network by executing a single instance of all N synapses or filters of the neural network. Training or prediction of the neural network may be performed based on the aggregated output.
机译:用于近似包括N个突触或滤波器的神经网络的设备,系统和方法。可以通过迭代地执行神经网络的多个M个部分路径来部分激活神经网​​络以产生M部分输出,其中M部分路径分别包括将输入层链接到输出层的M个局部路径的M个不同的连续序列或滤波器。 M部分路径可以累积地跨越N个突触或滤波器的子集,使得没有计算大量的剩余N个突变或滤波器。可以聚合M部分路径的M个部分输出以通过执行神经网络的所有N个突触或滤波器的单个实例来生成近似通过全激活神经网​​络生成的输出的聚合输出。可以基于聚合输出执行神经网络的训练或预测。

著录项

  • 公开/公告号US2021117759A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-04-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DEEPCUBE LTD.;

    申请/专利号US202017134690

  • 发明设计人 ELI DAVID;ERI RUBIN;

    申请日2020-12-28

  • 分类号G06N3/04;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 18:19:51

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