| 发明名称 | 数据处理方法和装置、芯片和电子设备 | ||
| 摘要 | 本发明实施例公开了一种数据处理方法和装置、芯片和电子设备。其中，方法包括：在最大池化层进行反向处理时，获取输出神经元的梯度值及所述输出神经元预设的标识；根据总线上广播的信息与输出神经元预设的标识，获得卷积系数；将输出神经元的梯度值与所述卷积系数进行卷积处理，以获得输出神经元对应的输入神经元的梯度值。本发明实施例在卷积神经网络的训练过程中，不需要设置单独的电路来进行最大池化层的反向处理，结构简单，减小了整体电路的面积，成本低。 | ||
| 申请公布号 | CN106355247A | 申请公布日期 | 2017.01.25 |
| 申请号 | CN201610677041.3 | 申请日期 | 2016.08.16 |
| 申请人 | 北京比特大陆科技有限公司 | 发明人 | 张力 |
| 分类号 | G06N3/08(2006.01)I;G06N3/06(2006.01)I | 主分类号 | G06N3/08(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人 | 毛丽琴 |
| 主权项 | 一种数据处理方法，其特征在于，包括：在最大池化层进行反向处理时，获取输出神经元的梯度值及所述输出神经元预设的标识；根据总线上广播的信息与输出神经元预设的标识，获得卷积系数；将输出神经元的梯度值与所述卷积系数进行卷积处理，以获得所述输出神经元对应的输入神经元的梯度值。 | ||
| 地址 | 100029 北京市海淀区奥北产业基地项目6号楼2层 | ||