一种卷积神经网络最大池化层电路
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摘要

本发明公开了一种卷积神经网络最大池化层电路,包含两个选通器、一个模拟数字转化器和一个阻值变化单元,阻值变化单元的两端分别连接两个选通器的输出端,其中第一选通器的一输入端接外部输入信号r1,另一输入端接地,控制端接外部控制信号c1;第二选通器的一输入端接前端电路的阻值变化单元交叉阵列中一根位线的输出,另一输入端接地,控制端接外部控制信号c1的逻辑取反信号;所述模拟数字转化器的模拟输入端与第二选通器的输出端相连,输出为数字信号,控制端连外部控制信号c2。该最大池化层电路利用阻值变化单元的内在机理完成小阵列中最大值的寻找,相比传统CMOS电路结构得到极大的简化,能够极大提升神经网络加速芯片的速度并降低能耗。

基本信息
专利标题 :
一种卷积神经网络最大池化层电路
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112633487A
申请号 :
CN202011564118.9
公开(公告)日 :
2021-04-09
申请日 :
2020-12-25
授权号 :
CN112633487B
授权日 :
2022-05-20
发明人 :
蔡一茂凌尧天王宗巍鲍盛誉黄如
申请人 :
北京大学
申请人地址 :
北京市海淀区颐和园路5号
代理机构 :
北京万象新悦知识产权代理有限公司
代理人 :
李稚婷
优先权 :
CN202011564118.9
主分类号 :
G06N3/063
IPC分类号 :
G06N3/063  
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
2022-05-20 :
授权
2021-04-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/063
申请日 : 20201225
2021-04-09 :
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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