返回项目页面
对比文件列表

暂无对比文件

请从左侧选择对比文件查看内容

权利要求与技术特征

D 其中，所传达的经编码值进一步基于所述预测激活值与所述实际激活值之间的取阈差值。
E 其中，所传达的经编码值进一步基于所述预测激活值与所述实际激活值之间的取阈差值。

F 其中，所传达的经编码值是至少部分地基于所述经编码值的位数来选择的。

G 其中，所述预测是至少部分地基于接收到输入来执行的。

H 进一步包括至少部分地基于所述值的位宽来对所述值进行编码。

I 其中，所述编码是至少部分地基于以神经网络输出为基础的触发来执行的。

J 其中，所述编码相对于至所述神经网络的输入被延迟。

K 其中，所述编码进一步至少部分地基于所述神经网络的输出。

L 其中，当输入‑输出关系是确定性的时，所述至少一个先前激活值包括输入历史。

M 其中，当输入‑输出关系是随机的时，所述至少一个先前激活值包括输入历史和输出历史。

N 进一步包括至少部分地基于预测输入值来计算所述预测激活值。

O 进一步包括通过将所述经编码值与所述预测输入值相组合来计算实际输入值。

P 其中，计算所述预测输入值和所述预测激活值包括使用所述神经元的多个先前输入值和多个先前激活值的线性组合。

Q 其中，所述神经元的所述预测激活值至少部分地基于所述神经元的状态以及至所述神经元的输入。

R 其中，所述神经元的状态是基于以下至少一者来更新的：先前状态、输入值、输出值、预测激活值、以及定向激活值。

S 其中，所述神经元的状态包括以下至少一者：输入历史、输出历史、预测激活值历史、以及定向激活值历史。

T 其中，所述预测至少部分地基于另一神经元的状态。

U 其中，所述预测激活值至少部分地基于多个先前实际激活值的线性组合或先前输入值的线性组合。

V 其中，所述附加值包括来自另一神经元的反馈信号。
Powered by Django

网站备案号：渝ICP备2023012882号


重庆市非显而易见网络科技有限责任公司 A Anti NPE NPE