一种用于存算融合架构的神经网络剪枝装置及方法
授权
摘要
本发明提出一种用于存算融合架构的神经网络剪枝装置及方法,属于半导体技术领域。该装置包括:写电压模块,读电流模块和由多个既具有动态特性又具有非易失特性的双模态忆阻器构成的忆阻器阵列。该方法首先通过写电压模块向忆阻器阵列中施加一个弱正向电压刺激,使得忆阻器阵列中所有忆阻器均处在动态模式;在神经网络学习中,每次训练通过改变忆阻器的电导值更新其权重值,同时在训练之间插入一系列休息阶段,最终,权重更新多的忆阻器会达到阻态稳定条件,而权重更新少的忆阻器则会衰减到高阻状态,忆阻器阵列经过训练成为一个稀疏神经网络。本发明能够有效剪枝神经网络中的权重,降低人工神经网络能耗,提高识别精度。
基本信息
专利标题 :
一种用于存算融合架构的神经网络剪枝装置及方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113159293A
申请号 :
CN202110457638.8
公开(公告)日 :
2021-07-23
申请日 :
2021-04-27
授权号 :
CN113159293B
授权日 :
2022-05-06
发明人 :
唐建石牟星张清天高滨钱鹤吴华强
申请人 :
清华大学
申请人地址 :
北京市海淀区清华园1号
代理机构 :
北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
廖元秋
优先权 :
CN202110457638.8
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04 G06N3/08 H01L45/00
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
G06N3/04
体系结构,例如,互连拓扑
法律状态
2022-05-06 :
授权
2021-08-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20210427
申请日 : 20210427
2021-07-23 :
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载