一种用于执行batch normalization运算的装置和方法

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专利状态

一种用于执行batch normalization运算的装置和方法

有效

专利申请进度

申请

2016-04-29

申请公布

2017-11-10

授权

2021-06-08

预估到期

2036-04-29

专利基础信息

申请号	CN201610282550.6	申请日	2016-04-29
申请公布号	CN107341546A	申请公布日	2017-11-10
授权公布号	CN107341546B	授权公告日	2021-06-08
分类号	G06N3/08;G06N3/06
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	中科寒武纪科技股份有限公司
申请人地址	北京市海淀区科学院南路6号科研综合楼644室

专利法律状态

2021-06-08

授权

状态信息

授权
2020-01-10

著录事项变更

状态信息

著录事项变更；IPC(主分类):G06N3/08；专利申请号:2016102825506；变更事项:申请人；变更前:北京中科寒武纪科技有限公司；变更后:中科寒武纪科技股份有限公司；变更事项:地址；变更前:100190 北京市海淀区科学院南路6号科研综合楼644室；变更后:100190 北京市海淀区科学院南路6号科研综合楼644室
2018-03-06

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06N3/08；专利申请号:2016102825506；申请日:20160429
2017-11-10

发明专利申请公布

状态信息

公布

摘要

本公开公开了一种用于执行batch normalization运算的装置，包括运算模块。使用该装置可以实现多层人工神经网络中的batch normalization运算。对于batch normalization运算来说，在正向过程中，用输入减去均值除以方差与极小量定值eps和的平方根。之后乘以学习参数alpha加上学习参数beta得到该层输出。在反向训练过程中，将输入梯度向量减去梯度向量的均值向量之后再减去梯度向量与正向得到的输出的乘积的均值乘以输出，得到的差值除以正向中的方差与极小定值和的平方根，得到该层的输出梯度向量。本公开有效提高了对人工神经网络中batch normalization正反向运算的支持。

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