【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及神经网络电路以及神经网络电路的控制方法。本申请基于2021年10月08日在日本申请的特愿2021-165970号主张优先权，在此引用其内容。
技术介绍
1、近年来，卷积神经网络(convolutional neural network：cnn)被用作图像识别等的模型。卷积神经网络为具有卷积层、池化层的多层构造，需要卷积运算等大量运算。已设计了各种使基于卷积神经网络的运算高速化的运算方法(专利文献1等)。
2、现有技术文献
3、专利文献
4、专利文献1：日本特开2018-077829号公报
技术实现思路
1、专利技术所要解决的技术课题
2、另一方面，期望在iot(物联网)设备等嵌入式设备中也实现利用卷积神经网络的图像识别等。在嵌入式设备中，难以嵌入专利文献1等记载的大规模专用电路。另外，在cpu、存储器等硬件资源受限的嵌入式设备中，仅利用软件难以充分实现卷积神经网络的运算性能。
3、鉴于上述情况，本专利技术的目的在于提...
【技术保护点】
1.一种神经网络电路，具备：
2.根据权利要求1所述的神经网络电路，其中，
3.根据权利要求2所述的神经网络电路，还具有：
4.根据权利要求3所述的神经网络电路，其中，
5.根据权利要求3或4所述的神经网络电路，具备：
6.根据权利要求5所述的神经网络电路，还具备：
7.根据权利要求5或6所述的神经网络电路，还具备：
8.根据权利要求7所述的神经网络电路，还具备：
9.根据权利要求5所述的神经网络电路，具备：
10.根据权利要求6所述的神经网络电路，具备：>
11.根据权...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种神经网络电路，具备：
2.根据权利要求1所述的神经网络电路，其中，
3.根据权利要求2所述的神经网络电路，还具有：
4.根据权利要求3所述的神经网络电路，其中，
5.根据权利要求3或4所述的神经网络电路，具备：
6.根据权利要求5所述的神经网络电路，还具备：
7.根据权利要求5或6所述的神经网络电路，还具备：
8.根据权利要求7所述的神经网络电路，还具备：
9.根据权利要求5所述的神经网络电路，具备：
【专利技术属性】
技术研发人员：富田浩明，野尻尚稔，渡边贤治，
申请(专利权)人：利普麦德株式会社，
类型：发明
国别省市：
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