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Computer systems, learning methods, and brain-based computing devices

机译:计算机系统,学习方法和基于脑的计算设备

摘要

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a computer system capable of appropriately learning an SNN model. SOLUTION: As a forward propagation calculation of an ANN model, a processing unit that performs inference processing in the SNN model using a training data set of the SNN model and integrates the output values of each neuron in the SNN model, and each in the SNN model. The integral value of the neurons is used as the output value of each neuron in the ANN model, and the error back propagation calculation of the ANN model is performed, and an update unit for updating the weight and bias of the ANN model is provided. [Selection diagram] Fig. 2
机译:要解决的问题:提供一种能够适当学习SNN模型的计算机系统。 解决方案:作为ANN模型的前向传播计算,使用SNN模型的训练数据集在SNN模型中执行推断处理的处理单元,并将每个神经元的输出值集成在SNN模型中,每个都在SNN中 模型。 神经元的整体值用作ANN模型中的每个神经元的输出值,并且提供了ANN模型的误差返回传播计算,并且提供了用于更新ANN模型的重量和偏置的更新单元。 [选择图]图2

著录项

  • 公开/公告号JP2021189727A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 株式会社日立製作所;

    申请/专利号JP20200094079

  • 发明设计人 近藤 雄樹;藤本 和久;佐藤 功人;

    申请日2020-05-29

  • 分类号G06N3/04;G06N3/06;G06N3/10;G06N3/08;

  • 国家 JP

  • 入库时间 2022-08-24 22:46:24

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