技术特征：
技术总结
本发明公开了一种用于执行人工神经网络自学习运算的装置和方法，所述装置包括指令存储单元、控制器单元、数据访问单元、互连模块、主运算模块、以及多个从运算模块。本发明可对多层神经网络的自学习预训练按照逐层训练的训练方式，对于每一层网络，本发明经过多次运算迭代直至权重更新小于一定阈值后，该层网络的自学习预训练完成。每次迭代过程可分为四个阶段，前三个阶段分别计算生成一阶隐层中间值、一阶可见层中间值和二阶隐层中间值，最后一阶段则利用前三个阶段的中间值更新权重。
技术研发人员：李震;郭崎;陈云霁;陈天石
受保护的技术使用者：北京中科寒武纪科技有限公司
技术研发日：2016.04.27
技术公布日：2017.11.03