多端神经形态器件
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116472535A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202180075207.3

    申请日:2021-10-26

    Abstract: 神经形态存储器元件(100,200,300,706)包括忆阻器,可以提供多个神经形态存储器元件(100,200,300,706)以及用于操作该神经形态存储器元件的方法。忆阻器包括输入信号端子(104)、输出信号端子(106)和控制信号端子、以及包括相变材料的忆阻有源沟道(108)。忆阻有源沟道(108)在输入信号端子(104)与输出信号端子(106)之间纵向延伸,并且控制信号端子处的控制信号电压被配置成表示神经形态存储器元件(100,200,300,706)的易失性生物神经过程,并且输入信号端子(104)与输出信号端子(106)之间的偏置电压被配置成表示神经形态存储器元件(100,200,300,706)的非易失性生物过程。

    基于弹性质心的聚类
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114270365A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202080059097.7

    申请日:2020-08-25

    Abstract: 一种利用弹性聚类算法的模式识别的计算机设备、非暂态计算机存储介质和计算机实现的方法。基于距表示K个簇中的特定簇的中心的质心k的距离,将输入数据点序列分配给特定簇。将K个簇中的每个簇中的质心k从第一位置移位到比第一位置更靠近输入数据点序列的第二位置。将K个簇中的每个簇中的质心k的位置从第二位置朝K个簇中的特定簇中的平衡点松弛。质心k的位置的松弛是基于在时间t特定簇的质心k之间的距离根据弹性拉伸因子而发生的。

    利用脉冲神经网络管理认知存储系统的数据集

    公开(公告)号:CN110633795A

    公开(公告)日:2019-12-31

    申请号:CN201910502170.2

    申请日:2019-06-11

    Abstract: 本申请的各实施例涉及利用脉冲神经网络管理认知存储系统的数据集。提供了一种用于管理存储系统的数据集的计算机实现的方法,其中数据集具有相应的元数据集,该方法包括:将元数据的第一集合连续地馈送给脉冲神经网络(SNN),馈送的元数据的第一集合对应于关于它们所属于的类而被标记的存储系统的数据集,以便与类标签相关联,以用于SNN在对馈送的元数据加权的连接权重的方面学习所述类的表示;将元数据的第二集合连续地馈送给SNN,元数据的第二集合对应于存储系统的未标记的数据集,以用于SNN基于馈送的元数据的第二集合和学习的表示来推断针对未标记的数据集的类标签;以及基于包括推断的类标签的数据集的类标签来管理存储系统中的数据集。

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