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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开了一种模拟硬件神经网络的训练方法及装置，包括：输入训练信息到模拟硬件神经网络，模拟硬件神经网络对输入信号建立响应，测量模拟硬件神经网络的输出结果；在模拟硬件神经网络运行的同时，给特定网络节点注入微扰信号，测量微扰信号产生的响应；根据两次测量的结果，更新模拟硬件神经网络内部的参数。本发明具有比现有技术具有更高的识别率和通用性，适用于所有类型的模拟硬件神经网络训练，解决了模拟硬件神经网络训练对数学模型依赖的问题。
主权项：1.一种模拟硬件神经网络的训练方法，其特征在于，包括：将训练数据转换为模拟信号输入至模拟硬件神经网络，并记录训练数据的标签；模拟硬件神经网络对输入信号建立响应后，采集模拟硬件神经网络的内部信号转换为数字信号后，计算神经网络的损失值；向模拟硬件神经网络中非线性单元的节点a注入微扰信号z，根据注入微扰前后神经网络的损失值的变化计算神经网络的损失值相对于节点a的梯度；遍历节点，根据神经网络的损失值相对于各非线性单元层的梯度和采集的模拟硬件神经网络的内部信号，以及各非线性单元层与模拟存算一体阵列中元件的连接关系计算各层神经网络的模拟存算一体阵列中元件的物理参数矩阵调节量；根据各层神经网络的模拟存算一体阵列中元件的物理参数矩阵调节量调整各层神经网络的模拟存算一体阵列中元件的物理参数，实现模拟硬件神经网络的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种模拟硬件神经网络的训练方法及装置
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