JP2017509982A5 - - Google Patents

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Claims (13)

  1. 人工ニューラルネットワークにおいてコプロセッシングを実行する、コンピュータ実装方法であって、
    一定時間期間にわたって、前記ニューラルネットワークの一部を第2の処理ノードから第1の処理ノードにスワッピングすること、ここにおいて、前記第1の処理ノードおよび前記第2の処理ノードは、相互に前記ニューラルネットワークの機能的特徴の処理を包含するように構成され、前記第1の処理ノードは、強化学習を実装するように構成される、学習処理コアを備える、と、
    前記第1の処理ノードで前記ニューラルネットワークの前記一部を実行することと、
    前記一定時間期間後に、前記ニューラルネットワークの前記一部を前記第2の処理ノードに返すことと、
    前記第2の処理ノードで前記ニューラルネットワークの前記一部を実行すること、ここにおいて、前記一部は、前記ニューラルネットワークに関する状態変数および接続性情報を含む、前記一部がそこから送られる前記ノードについての状態情報を備える、
    を備える、方法。
  2. 前記第1の処理ノードは、第1のハードウェアコアに含まれ、前記第2の処理ノードは、第2のハードウェアコアに含まれ、前記第1のハードウェアコアは、前記第2のハードウェアコアとは別個である、
    請求項1に記載の方法。
  3. 前記学習処理コアは、前記第2の処理ノードよりも多くのリソースで構成される、
    請求項に記載の方法。
  4. 記第2の処理ノードは、前記ニューラルネットワークまたは前記一部を動作することに関連付けられる機能を実行するために構成された静的処理コアを備え、
    スワッピングすることは、
    前記静的処理コアの状態を前記学習処理コアにコピーすることと、
    前記学習処理コアが前記静的処理コアの機能を包含するように、前記学習処理コアに入力をルーティングすることと
    を備え、
    返すことは、
    前記学習処理コアの状態を前記静的処理コアにコピーすることと、
    前記静的処理コアに制御を返すことと
    を備える、請求項1に記載の方法。
  5. 前記人工ニューラルネットワークの前記一部は、深層信念ネットワークのレイヤを備える、
    請求項1に記載の方法。
  6. 前記第1の処理ノードは、デバッギングコアを備える、
    請求項1に記載の方法。
  7. 人工ニューラルネットワークにおいてコプロセッシングを実行するための装置であって、
    メモリと、
    前記メモリに結合された少なくとも1つのプロセッサと
    を備え、前記少なくとも1つのプロセッサは、
    一定時間期間にわたって、前記ニューラルネットワークの一部を第2の処理ノードから第1の処理ノードにスワッピングすること、ここにおいて、前記第1の処理ノードおよび前記第2の処理ノードは、相互に前記ニューラルネットワークの機能的特徴の前記処理を包含するように構成され、前記第1の処理ノードは、強化学習を実装するように構成される、学習処理コアを備える、と、
    前記第1の処理ノードで前記ニューラルネットワークの前記一部を実行することと、
    前記一定時間期間後に、前記ニューラルネットワークの前記一部を前記第2の処理ノードに返すことと、
    前記第2の処理ノードで前記ニューラルネットワークの前記一部を実行すること、ここにおいて、前記一部は、前記ニューラルネットワークに関する状態変数および接続性情報を含む、前記一部がそこから送られる前記ノードについての状態情報を備える、
    を行うように構成される、装置。
  8. 前記第1の処理ノードは、第1のハードウェアコアに含まれ、前記第2の処理ノードは、第2のハードウェアコアに含まれ、前記第1のハードウェアコアは、前記第2のハードウェアコアとは別個である、
    請求項に記載の装置。
  9. 前記学習処理コアは、前記第2の処理ノードよりも多くのリソースで構成される、
    請求項に記載の装置。
  10. 記第2の処理ノードは、前記ニューラルネットワークまたは前記一部を動作することに関連付けられる機能を実行するために構成された静的処理コアを備え、前記少なくとも1つのプロセッサは、
    前記静的処理コアの状態を前記学習処理コアにコピーすることと、
    前記学習処理コアが前記静的処理コアの機能を包含するように、前記学習処理コアに入力をルーティングすることと、
    前記学習処理コアの状態を前記静的処理コアにコピーすることと、
    変更された静的処理コアに制御を返すことと
    を行うようにさらに構成される、請求項に記載の装置。
  11. 前記人工ニューラルネットワークの前記一部は、深層信念ネットワークのレイヤを備える、
    請求項に記載の装置。
  12. 前記第1の処理ノードは、デバッギングコアを備える、
    請求項に記載の装置。
  13. 人工ニューラルネットワークにおいてコプロセッシングを実行するためのプログラムコードを符号化した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードは、プロセッサによって実行され、請求項1〜請求項6に記載の方法のいずれかを実行するためのプログラムコードを備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
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