人工神经网络的硬件实现的训练

    公开(公告)号:CN110188868A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910128850.2

    申请日:2019-02-21

    Abstract: 本发明涉及一种用于前馈人工神经网络的硬件实现训练的方法。该方法包括:通过利用网络处理输入信号来生成第一输出信号,其中成本量采用第一成本值;测量第一成本值;针对改变而定义网络的一组至少一个突触权重;将该组的每个权重改变预定义的权重差;在改变之后,从输入信号来生成第二输出信号以测量第二成本值;比较第一成本值和第二成本值;基于该比较来确定该组的每个权重的期望权重改变,使得在相应的期望权重改变被添加到该组的权重的情况下,成本函数不增加。期望权重改变基于权重差乘以-1、0或+1。

    电阻式存储器设备
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111149168B

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN201880062128.7

    申请日:2018-09-13

    Abstract: 本发明特别地涉及一种电阻式存储器设备,其包括用于控制该电阻式存储器设备的控制单元和多个存储器单元。该多个存储器单元包括第一端子、第二端子和相变段,该相变段包括用于以多个电阻状态存储信息的相变材料。该相变段被布置在第一端子与第二端子之间。相变材料包括锑。此外,相变段的尺寸中的至少一个尺寸小于15纳米。电阻式存储器设备的附加实现方式包括相关方法、相关控制单元、相关存储器单元和相关计算机程序产品。

    人工神经元装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108780520A

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201780016998.6

    申请日:2017-02-24

    CPC classification number: G06N3/0635 G06N3/049

    Abstract: 人工神经元装置包括连接在具有神经元输入的输入电路中的电阻式存储器单元,用于接收神经元输入信号,以及用于将读取电流提供给单元的电流源。响应于一组控制信号,输入电路可选择性地配置,定义交替的读取和写入操作阶段,在读取阶段期间将读取电流施加到单元并将编程电流施加到单元,以在写入阶段期间编程单元电阻收到神经元输入信号。响应于连续的神经元输入信号,单元电阻从第一状态逐渐变为第二状态。该设备还包括神经元输出的输出电路,该输出电路和连接到输入电路的数字锁存器,用于接收取决于单元电阻的测量信号。

    用于位置感测的传感器布置

    公开(公告)号:CN107429982A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201680015147.5

    申请日:2016-03-09

    Abstract: 本公开涉及一种用于位置感测的传感器布置,其包括第一磁阻元件(1)和第二磁阻元件(2)。磁场源(3)提供具有第一磁极(N)和第二磁极(S)的磁场。磁场源(3)布置在第一磁阻元件(1)和第二磁阻元件(2)之间,并使第一磁极(N)面向第一磁阻元件(1)并且使第二磁极(S)面向第二磁阻元件(2)。第一磁阻元件(1)布置在磁场中并且根据第一磁阻元件(1)相对于磁场源(3)的位置来提供第一输出信号(R1)。第二磁阻元件(2)布置在磁场中并且根据第二磁阻元件(2)相对于磁场源(3)的位置来提供第二输出信号(R2)。测量单元被配置成根据第一输出信号(R1)和第二输出信号(R2)来确定磁场源(3)相对于第一磁阻元件(1)和第二磁阻元件(2)的位置。

    基于函数的存储器层级激活
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119866498A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202380065715.2

    申请日:2023-08-08

    Abstract: 一种用于高效推断混合专家(MoE)神经网络模型的3D存储器内计算加速器系统(100)和方法。该系统包括多个存储器内计算核(102),每个存储器内核包括多层存储器内计算单元(106)。存储器内计算单元的一个或多个层对应于MoE模型的专家子模型。根据基于函数的路由(115)选择用于激活传播的一个或多个专家子模型,对应的专家层基于该函数被激活。在一个实施例中,该函数是用于输入和输出激活的动态路由的基于散列的层选择函数。在实施例中,应用该函数以使用基于输入数据或使用基于层激活的MoE来选择单个专家或多个专家以用于单层级激活。此外,该系统被配置为具有单个专家模型选择的多模型系统或具有多个专家选择的多模型系统。

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