[發明專利]電子系統、非暫時性計算機可讀記錄媒體及計算裝置

在審

• 申請號: 201910955117.8
• 申請日: 2019-10-09
• 公開（公告）號: CN111028158A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 金泰義
• 申請（專利權）人: 三星電子株式會社
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T1/20;G06N3/04
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃隸凡

1.一種接收輸入數據并產生輸出數據的電子系統，所述電子系統包括：

神經網絡裝置，包括多個層，所述神經網絡裝置進一步包括處理器，

其中所述處理器被配置為在所述多個層中的每一者處產生多個原始特征圖，應用與所述多個原始特征圖中的每一者對應的增益，以產生多個輸出特征圖，并使用圖像重構層通過對所述多個輸出特征圖進行求和來產生所述輸出數據；以及

存儲器，存儲分別與所述多個層中的每一者對應的多個增益。

2.根據權利要求1所述的電子系統，其中所述多個層包括N個層，所述N個層包括依序級聯連接的第一層至第N層，其中所述N個層中的第i層將第i原始特征圖提供到所述N個層中的第i+1層，且

對所述第i原始特征圖應用與所述N個層中的第i層對應的第i增益，

其中i是從1至N不等的整數。

3.根據權利要求1所述的電子系統，其中所述多個層及所述圖像重構層中的每一者是卷積層。

4.根據權利要求1所述的電子系統，其中所述處理器將通過對所述多個輸出特征圖進行求和而獲得的求和后的特征圖提供到所述圖像重構層，且所述圖像重構層提供所述輸出數據。

5.根據權利要求1所述的電子系統，其中所述輸入數據是由圖像傳感器捕獲的圖像數據且包含物體及噪聲，并且所述輸出數據是通過從輸入圖像移除所述噪聲而獲得的輸出圖像。

6.根據權利要求5所述的電子系統，其中所述輸入圖像及所述輸出圖像包含所述物體，且所述噪聲使所述輸入圖像的分辨率降級。

7.根據權利要求1所述的電子系統，其中所述處理器進一步被配置為基于一對輸入圖像與輸出圖像來學習所述多個增益中的增益，并將所學習的所述增益存儲在所述存儲器中。

8.根據權利要求7所述的電子系統，其中對所學習的所述增益進行學習，以強化由與所述增益對應的層輸出的特征圖的特征值。

9.根據權利要求1所述的電子系統，其中所述增益被實現為增益內核，且

所述多個輸出特征圖是基于所述原始特征圖及與所述原始特征圖對應的所述增益內核而產生。

10.根據權利要求9所述的電子系統，其中所述增益內核被實現成包含多個增益內核值的矩陣形式，且所述多個輸出特征圖是通過將所述原始特征圖與所述增益內核進行卷積運算而產生。

11.一種記錄有用于使用神經網絡裝置從輸入圖像產生輸出圖像的程序的非暫時性計算機可讀記錄媒體，所述程序包括：

接收所述輸入圖像；

基于所述輸入圖像從被級聯連接的卷積層中的一些或全部產生多個原始特征圖；

應用與所產生的所述多個原始特征圖中的每一者對應的增益，并產生多個輸出特征圖；以及

基于所述多個輸出特征圖產生所述輸出圖像，

其中所述增益是通過學習算法學習的，且在所述程序被執行時加以更新。

12.根據權利要求11所述的非暫時性計算機可讀記錄媒體，其中所述程序進一步包括：

將從第x-1卷積層接收的第x-1原始特征圖與第x權重圖進行卷積運算；

產生第x原始特征圖；以及

將所述第x原始特征圖提供到第x+1卷積層，其中所述卷積運算、產生及提供是由第x卷積層執行，且x是大于1的整數。

13.根據權利要求11所述的非暫時性計算機可讀記錄媒體，其中所述被級聯連接的卷積層包括N個卷積層，所述N個卷積層包括第一卷積層至第N卷積層，其中N是大于1的整數，

所述產生所述多個原始特征圖包括從所有所述被級聯連接的卷積層產生所述多個原始特征圖，且

除基于所述第N卷積層而產生的第N輸出特征圖之外的第一輸出特征圖至第N-1輸出特征圖的特征值均為0。