用于深度学习神经网络中使用的模拟神经存储器系统中的存储器...
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摘要
本发明公开了用于为深度学习神经网络中使用的模拟神经形态存储器系统提供温度补偿和泄漏补偿的多个实施方案。用于提供温度补偿的实施方案实现了对存储器系统中的设备、参考存储器单元或选择的存储器单元的离散的或连续的自适应斜率补偿和重新归一化。用于在存储器系统中的存储器单元内提供泄漏补偿的实施方案实现自适应擦除栅耦合或在控制栅端子上施加负偏置、在字线端子上施加负偏置或在源极线端子上施加偏置。
基本信息
专利标题 ：
用于深度学习神经网络中使用的模拟神经存储器系统中的存储器单元的温度和泄漏补偿
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112602095A
申请号 ：
CN201980055114.7
公开（公告）日 ：
2021-04-02
申请日 ：
2019-07-23
授权号 ：
CN112602095B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
H·V·特兰V·蒂瓦里M·雷顿N·多S·莱姆克
申请人 ：
硅存储技术股份有限公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
上海专利商标事务所有限公司
代理人 ：
陈斌
优先权 ：
CN201980055114.7
主分类号 ：
G06N3/063
IPC分类号 ：
G06N3/063 G06G7/16 G06F17/16
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/06
物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现
G06N3/063
采用电的
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2021-04-23 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/063
申请日 : 20190723
申请日 : 20190723
2021-04-02 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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