基于分层架构的通用神经网络模型

本发明公开一种基于分层架构的通用神经网络模型，涉及通用神经网络四个平面：区域平面，算法平面，控制平面和神经平面。提出将传统神经网络架构的控制与计算分离的设计理念，设计了神经平和控制平面，显著降低神经元间的连线数量，实现多种连接模式的兼容。系统性分解了传统神经网络功能模块，根据功能模块的计算过程、数据流向及任务实现构建算法平面，并建立算法平面各单元之间的协同交互机制。构建区域平面解决跨模态数据自适应预处理问题，实现对原始数据的接收和预处理。