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公开(公告)号：CN117808062A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311861659.1
申请日：2023-12-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本公开提供一种计算装置、电子装置和用于计算装置的操作方法，该计算装置包括输入单元、储备池计算单元和输出层单元，其中输入单元配置为接收输入信号；储备池计算单元，配置为对输入信号进行储备池神经网络的储备池层计算；输出层单元，包括多个输出层子单元，其中，多个输出层子单元分别配置为从储备池计算单元储备池计算单元对于输入信号的计算结果，并且分别对所述计算结果执行储备池神经网络的输出层计算，分别得到多个输出结果。该计算装置能够同时执行多个不同的任务。
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公开(公告)号：CN117933326A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311863200.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G11C13/00
Abstract: 本公开实施例提供一种基于储备池计算的图灵机架构及其操作方法和训练方法。该图灵机架构包括读写装置、控制器和存储装置，其中，读写装置被配置为对存储装置进行读操作或写操作；控制器被配置为接收输入信号且对输入信号执行储备池计算以控制读写装置；存储装置被配置为存储处理后的输入信号。本公开实施例提出的图灵机架构是在模拟域实现，从而避免了冯诺依曼瓶颈，为类脑计算系统提供一个全新的架构和发展方向。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114418078A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210049571.9
申请日：2022-01-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开提供一种储备池计算装置及数据处理方法，该储备池计算装置包括信号输入电路、储备池电路和输出层单元。信号输入电路配置为接收输入信号。储备池电路包括多个储备池单元。每个储备池单元包括掩模单元和旋转神经元单元。掩模单元配置为接收输入信号且将输入信号使用第一权重进行第一处理，得到第一处理结果。旋转神经元单元配置为从掩模单元接收第一处理结果，且对第一处理结果进行第二处理，以得到第二处理结果。输出层单元配置为将多个储备池单元的多个第二处理结果与第二权重矩阵相乘，得到第三处理结果，并将第三处理结果输出。该储备池计算装置以简单的结构可实现完整的储备池计算功能，优化了运行效率并降低了实现成本。
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公开(公告)号：CN117993451A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410145941.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开的实施例提供了一种储备池控制器、电子设备以及储备池控制器的操作方法和训练方法，该储备池控制器包括信号输入模块、储备池计算模块、逻辑控制模块和控制量输出模块，其中，信号输入模块被配置为提供输入信号；储备池计算模块被配置为接收输入信号并执行储备池计算以获得输出信号；控制量输出模块被配置为根据输出信号输出控制量信号；逻辑控制模块与储备池计算模块耦接且被配置为控制储备池计算模块的操作。基于储备池计算的储备池控制器实现了储备池计算算法在实时计算领域的应用，并且具有硬件成本低和功耗低的优势。
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公开(公告)号：CN116883713A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310603292.7
申请日：2023-05-25
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V40/20 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于全光电忆阻器的储备池系统的动作分类方法，该方法包括：获取目标人体至少一个部位的变化信号，将每个部位的变化信号转换为对应的光脉冲序列输入到处于动态光电模式的全光电忆阻器，得到至少一个高维信号，将至少一个高维信号通过全光电忆阻器的非易失性的线性输出层进行权重训练，得到不同输出节点对应的权重值，根据不同输出节点对应的权重值进行分类，得到目标人体的当前动作。由此，解决了储备池计算中需要配置两种不同硬件带来的架构与集成复杂度较高等问题，设计了一种具有多功能多模态的光电器件，不仅在同一硬件上实现储备池“感存算一体”任务，而且可以实现对视频动作的高精度分类。
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公开(公告)号：CN114418078B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210049571.9
申请日：2022-01-17
Applicant: 清华大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0499
Abstract: 本公开提供一种储备池计算装置及数据处理方法，该储备池计算装置包括信号输入电路、储备池电路和输出层单元。信号输入电路配置为接收输入信号。储备池电路包括多个储备池单元。每个储备池单元包括掩模单元和旋转神经元单元。掩模单元配置为接收输入信号且将输入信号使用第一权重进行第一处理，得到第一处理结果。旋转神经元单元配置为从掩模单元接收第一处理结果，且对第一处理结果进行第二处理，以得到第二处理结果。输出层单元配置为将多个储备池单元的多个第二处理结果与第二权重矩阵相乘，得到第三处理结果，并将第三处理结果输出。该储备池计算装置以简单的结构可实现完整的储备池计算功能，优化了运行效率并降低了实现成本。
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公开(公告)号：CN118171706A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410014952.2
申请日：2024-01-04
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开提供了一种旋转神经元储备池装置和训练方法，该旋转神经元储备池装置包括输入层模块、储备池层模块和输出层模块。输入层模块被配置为接收输入信号；储备池层模块包括神经元前转子电路、N个神经元电路以及神经元后转子电路，该储备池层模块被配置为对输入信号执行神经元计算以获得N个神经元计算结果，并在不同时刻和不同位置输出N个神经元计算结果；输出层模块被配置为对N个神经元计算结果执行第二处理以获得输出信号。该旋转神经元储备池装置可以避免模数和数模的转化过程，实现一个具有极低能耗开销、高计算速度的储备池神经网络芯片。
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