Parallelrechnerstruktur zum Modellieren und Trainieren künstlicher Neuronaler Netze
专利汇可以提供Parallelrechnerstruktur zum Modellieren und Trainieren künstlicher Neuronaler Netze专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且Eine Parallelrechnerstruktur zum Modellieren und Trainieren künstlicher Neuronaler Netze ist an einen Host-Rechner angeschlossen und als zweidimensionale Matrix aus einfachen, identischen Prozessorelementen ausgebildet. Die Prozessorelemente werden nach dem SIMD-Prinzip von einem Sequencer mit einem Befehlsstrom versorgt. Die auf der Diagonalen der Matrix angeordneten Prozessorelemente werden den Knoten des Neuronalen Netzes zugeordnet und zur Durchführung der Neuronenfunktionen bestimmt. Die nichtdiagonalen Prozessorelemente übernehmen die Verknüpfungen zwischen den Knoten und werden für die Funktion der veränderbaren synaptischen Gewichtungen bestimmt. Die Matrix besitzt erstens eine lokale Nachbarschaftsvernetzung zu den jeweils vier nächsten Nachbarprozessoren. Darüber hinaus gehen von den Neuronenprozessoren, getrennt nach x- und y-Richtung Leitungen aus, welche die nicht-diagonalen Synapsenprozessoren parallel ansteuern. In der einen Richtung dienen diese Leitungen der Beschleunigung der Verteilung der Berechnungsergebnisse der Neuronenprozessoren an die Synapsenprozessoren. In der anderen Richtung dienen die Leitungen der beschleunigten Verteilung der Korrekturdaten während des Trainings.，下面是Parallelrechnerstruktur zum Modellieren und Trainieren künstlicher Neuronaler Netze专利的具体信息内容。
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