申请/专利权人：三星电子株式会社

申请日：2018-03-07

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN110494867B

主分类号：G06N3/063

分类号：G06N3/063;G06N3/0464;G06N3/044

优先权：["20170323 KR 10-2017-0036715"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2020.03.17#实质审查的生效;2019.11.22#公开

摘要：提供了一种用于执行机器学习的电子装置、一种机器学习方法、以及一种非暂时性计算机可读记录介质。该电子装置包括：运算模块，被配置为包括以预定模式排列的多个处理元素，并且在彼此相邻的多个处理元素之间共享数据以执行运算；以及处理器，被配置为控制运算模块通过对输入数据应用滤波器来执行卷积运算，其中，处理器控制运算模块通过以预定次序将配置二维滤波器的多个元素中的每一个输入到多个处理元素并将多个元素顺序地应用于输入数据来执行卷积运算。

主权项：1.一种用于执行机器学习的电子装置，所述电子装置包括：运算模块，被配置为包括以预定模式排列的多个处理元素，以及在彼此相邻的多个处理元素之间共享数据以执行运算；以及处理器，被配置为控制所述运算模块通过对输入数据应用滤波器来执行卷积运算，其中，所述处理器将二维滤波器划分成作为一维数据的第一多个元素，控制所述运算模块通过以预定次序将所述第一多个元素中的除了具有零值的元素之外的第二多个元素中的每一个输入到所述多个处理元素、以及将所述第二多个元素顺序地应用于所述输入数据来执行卷积运算，当将所述第二多个元素中的第一元素与属于所述输入数据的第一行的多个第一数据值中的每一个相乘的运算完成、并且将所述第二多个元素中的第二元素与所述多个第一数据值中的每一个相乘的运算开始时，将针对第一元素的多个运算值沿预定方向移位多个空间，以对所述运算值执行累积，对第一元素的移位后的运算值和第二元素的运算值执行累积，其中，所述预定方向为基于第一元素布置第二元素的方向，其中，所述空间的数量由在所述预定次序的第二多个元素中的第一元素和第二元素的位置之间存在的零值的数量确定，其中，所述多个处理元素形成具有其中树形拓扑网络耦合到网状拓扑网络的耦合结构的集成网络，其中，所述树形拓扑网络具有其中处理元素被连接到不相邻的处理元素以共享数据的结构，并且所述网状拓扑网络具有其中处理元素被连接到相邻的处理元素以共享数据的结构，其中，所述处理器还被配置为控制所述多个处理元素使用所述集成网络来执行根据卷积神经网络CNN算法和递归神经网络RNN算法的运算，其中，所述处理器还被配置为执行将第一元素与所述多个第一数据值中的每一个相乘的运算，执行将第一元素与属于所述输入数据的第二行的多个第二数据值中的每一个相乘的运算，执行将第二元素与所述多个第一数据值中的每一个相乘的运算，以及执行将第二元素与所述多个第二数据值中的每一个相乘的运算，以及其中，所述处理器还被配置为控制所述多个处理元素在所述CNN算法的卷积层和池化层中执行根据网状拓扑网络的运算，以及在CNN算法的完全连接层和RNN算法的每一层中执行根据树形拓扑网络的运算。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三星电子株式会社 用于操作机器学习的电子装置和用于操作机器学习的方法

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