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公开(公告)号：CN117976027A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410152292.4
申请日：2024-02-03
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Inventor： 王义楠 , 李清江 , 徐晖 , 刘桂青 , 李智炜 , 刘森 , 宋兵 , 陈长林 , 刘海军 , 王伟 , 刁节涛 , 于红旗 , 王玺 , 曹荣荣 , 步凯 , 孙毅 , 孙振源 , 朱城和 , 于新军
Abstract: 本申请涉及忆阻器单器件反向写操作测试电路与方法，通过采用上述脉冲发生卡、阵列卡和信号采集卡构成的测试电路，在对被测的忆阻器阵列进行单器件反向写测试时，可以首先配置好脉冲发生卡的写脉冲信号参数、栅压控制脉冲参数，然后配置好阵列卡的各开关矩阵，以使选中的源线接写脉冲信号，未选中的列处于浮空状态，选中的位线接信号采集卡的ADC采集信号采集端，其它的未选中的位线也接写脉冲信号。解决了反向写操作的过程中相互串扰影响权值的问题，有效提高忆阻器单器件反向写操作的测试效果。
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公开(公告)号：CN114067157B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111360525.2
申请日：2021-11-17
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/11
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于忆阻器阵列的神经网络优化方法、装置及忆阻器阵列，所述方法包括：获取待处理图像；对所述待处理图像进行二值化处理，以得到二进制图像数据；将所述二进制图像数据与预设二值化权重输入加载到基于忆阻器的二值卷积神经网络中计算得到图像分类结果，其中，所述预设二值化权重为经过预设加噪处理的二值化权重；根据所述图像分类结果和图像分类标签值执行反向传播权值更新处理，以得到目标二值化权重；根据所述目标二值化权重调整忆阻器阵列的特征参数。通过在网络的训练过程中对二值卷积神经网络中的权重进行加噪处理，有效提升了忆阻器阵列中二值卷积神经网络的鲁棒性和网络性能。
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公开(公告)号：CN117424601A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311380427.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Inventor： 王义楠 , 李清江 , 李智炜 , 邓铭鑫 , 刘桂青 , 徐晖 , 刁节涛 , 刘海军 , 陈长林 , 刘森 , 宋兵 , 于红旗 , 王玺 , 王伟 , 曹荣荣 , 李楠 , 步凯 , 王琴 , 孙振源
Abstract: 本发明涉及一种L1范数最小化问题计算电路和图像感知设备。包括右逆电路、第一投影电路、求导电路、第二投影电路、第一加法电路、第二加法电路和第三加法电路，使用右逆电路计算获得观测匹配向量，使用第一投影电路计算获得当前状态投影，根据取符号函数使用求导电路获得梯度向量，使用第二投影电路计算获得梯度投影，再使用加法电路对上述结果进行处理，获得当前状态向量的更新方向，再计算更新方向与更新步长的乘积作为当前状态向量的增量向量，通过循环迭代的方法更新当前状态向量，当增量向量收敛时，当前状态向量即为恢复信号。通过取符号函数进行L1范数最小化问题的求梯度计算，大大降低了对运算资源的需求。
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公开(公告)号：CN116502698B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310783843.2
申请日：2023-06-29
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Inventor： 刘海军 , 李智炜 , 李清江 , 赵忠晋 , 徐晖 , 刁节涛 , 王义楠 , 陈长林 , 于红旗 , 刘森 , 宋兵 , 王伟 , 步凯 , 王琴 , 王玺 , 曹荣荣 , 孙振源
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及一种网络通道剪枝率自适应调整方法、装置、设备和存储介质。该方法基于归一化权重范数衡量通道重要性，使用结构化网络剪枝技术实现对网络规模的减小，同时根据网络不同层的剪枝敏感度采用贪心策略对剪枝率进行自适应分配调整。该方法将各层通道剪枝率的动态调整过程拆解为一个迭代优化问题，基于归一化权重范数衡量通道重要性，基于迭代求解方法自适应调整通道剪枝率，从而获得高压缩率、高精度的网络结构。采用该方法压缩了神经网络模型大小，大大降低了模型芯片部署的网络规模，降低模型计算复杂度，减小了芯片在进行推理运算时的计算量，提高了芯片在处理数据时的实时性，加快了模型运行速度，并提高图像识别准确度。
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公开(公告)号：CN116151344B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310414164.8
申请日：2023-04-18
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Inventor： 李清江 , 王伟 , 徐晖 , 童霈文 , 刁节涛 , 刘海军 , 王义楠 , 于红旗 , 王玺 , 李楠 , 步凯 , 陈长林 , 刘森 , 宋兵 , 李智炜 , 王琴 , 曹荣荣
Abstract: 本申请涉及一种面向忆阻器阵列接入电阻的电流补偿方法及装置，首先本发明电流补偿方法，不仅仅局限于选通开关导通电阻引起的阵列接入电阻，可以推广到其他的场景中，例如外围读写电路对阵列的接入电阻影响。其次，本发明阐述的忆阻器阵列接入电阻的电流补偿方法，实现了对忆阻器阵列输出电流的有效补偿，有效抑制了阵列接入电阻对忆阻器神经形态计算性能的影响，为硬件实现性能的优化提供新思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111461308B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010293252.3
申请日：2020-04-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请提供一种忆阻神经网络及权值训练方法，涉及神经网络技术领域。该忆阻神经网络可从硬件层面实现对区间类型数据的处理，而不仅仅局限于通过电脑仿真的高精度权值网络实现数据处理，从而有效避免了因实际硬件设备制作水平受限而导致权值网络精度较低，使得数据处理的准确性较低的问题。其次，采用忆阻器件组成忆阻突触单元，有效利用了忆阻器件体积小、功耗低、集成密度高等优势，从而便于后期进行嵌入式开发应用。另外，通过该训练方法确定忆阻神经网络的权值矩阵，可以通过调整组成各忆阻突触单元的忆阻器件的阻态，来使得忆阻神经网络具有该确定出的权值矩阵，从而使得忆阻神经网络的权值精确度较高，神经网络的样本识别精度较高。
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公开(公告)号：CN111582462B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010438308.X
申请日：2020-05-21
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种权值原位更新方法、装置、终端设备和可读存储介质，应用于忆阻器脉冲神经网络，所述忆阻器脉冲神经网络中每一突触仅包含一个忆阻器，突触训练过程包括信号处理时期和权值更新时期，该方法包括：在信号处理时期，获取突触的前神经元的输出端和后神经元的输出端确定的标记信号；在权值更新时期，根据前神经元的输出端确定的标记信号确定突触前端的前驱动脉冲；根据输入神经元产生的初始驱动脉冲和后神经元的输出端确定的标记信号确定突触后端的后驱动脉冲；当前驱动脉冲与后驱动脉冲的电势差幅值大于等于所述忆阻器的阈值电压时，更新突触权值。本技术方案遵循忆阻器交叉阵列的读操作偏置方案，有效抑制串扰现象。
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公开(公告)号：CN111582484B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010438310.7
申请日：2020-05-21
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种学习速率自调节方法、装置、终端设备和可读存储介质，应用于忆阻器脉冲神经网络，所述忆阻器脉冲神经网络中每一突触仅包含一个忆阻器，该方法包括：根据所述忆阻器的实时电导值获取所述忆阻器的实时权值；获取所述忆阻器的电导的非线性度值；根据所述非线性度值确定对应的忆阻器电导响应参数；根据忆阻器两端的电势差、忆阻器电导响应参数和所述实时权值确定所述非线性度值对应的所述忆阻器的权值更新量以调节学习速率。本发明利用忆阻器的非线性电导响应特性，实现在训练初期较快的调整忆阻器的权值，随着训练时间的增加，逐渐减缓对忆阻器的权值的调整。
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公开(公告)号：CN115496193A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211136432.6
申请日：2022-09-19
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Inventor： 陈长林 , 王伟 , 李清江 , 唐励勤 , 徐晖 , 刘森 , 刘海军 , 于红旗 , 王义楠 , 李智炜 , 宋兵 , 步凯 , 王琴 , 曹荣荣 , 王玺 , 李楠 , 刁节涛
Abstract: 本发明提供了一种基于RRAM阵列的卷积计算瓦片架构及神经网络加速芯片，主要由多个计算单元组成的处理阵列、列条件累加模块和行条件累加模块组成。其中计算单元用于实现待处理输入特征图像数据与权重矩阵的乘累加运算；列条件累加模块用于根据计算单元中的第一标记值，将同一列内的计算单元得到的计算结果进行累加；行条件累加模块用于将根据计算单元中的第二标记值，将同一行内的计算单元得到的计算结果的累加。该卷积计算瓦片支持多种卷积核权重映射方法和数据复用策略，可根据需要将多个计算单元组合实现不同规模卷积运算，提高了基于RRAM的卷积计算瓦片架构的处理效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN115296666A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210966440.7
申请日：2022-08-12
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Inventor： 王义楠 , 李智炜 , 李清江 , 王伟贺 , 刘海军 , 徐晖 , 傅星智 , 邓铭鑫 , 刁节涛 , 刘森 , 宋兵 , 陈长林 , 于红旗 , 王玺 , 步凯 , 王伟 , 王琴 , 孙振源
Abstract: 本发明提供了模数转换电路和对忆阻器的误差校准方法，模数转换电路包括：忆阻神经形态模数转换器、数模转换器、减法器和采样保持电路；忆阻神经形态模数转换器用于获取模拟输入信号，并将模拟输入信号进行模数转换，得到数字信号；数模转换器用于将数字信号进行数模转换，得到模拟输出信号；采样保持电路用于将模拟输入信号进行处理，得到采样模拟电压信号；减法器用于根据采样模拟电压信号和数字信号，计算第一差值，并将第一差值作为下一级模数转换电路的输入；该方法包括：获取梯度下降策略；根据梯度下降策略更新权值，使忆阻神经形态模数转换器达到收敛；获取随机权值扰动更新策略；根据随机权值扰动更新策略使能量函数输出不同的信号。
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