[发明专利]基于FLASH存算阵列的脉冲型卷积神经网络有效
| 申请号： | 201910741894.2 | 申请日： | 2019-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN110543933B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 黄鹏;项亚臣;康晋锋;刘晓彦;韩润泽 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 周天宇 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于FLASH存算阵列的脉冲型卷积神经网络，包括：采样模块、基于FLASH的存算阵列及其对应的神经元模块、以及计数器模块；所述采样模块用于对输入图像进行采样，得到输入脉冲；所述基于FLASH的存算阵列存储有权重矩阵，其对输入脉冲与权重矩阵进行向量矩阵乘法运算，运算结果以电流形式输出；所述神经元模块对基于FLASH的存算阵列的运算结果进行积分，生成输出脉冲；所述计数器模块统计输出层的神经元模块产生的脉冲数量，将具有最大脉冲数量的神经元模块的脉冲数量作为识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 flash 阵列 脉冲 卷积 神经网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于FLASH存算阵列的脉冲型卷积神经网络，其特征在于，包括：采样模块、基于FLASH的存算阵列及其对应的神经元模块、以及计数器模块；/n所述采样模块用于对输入图像进行采样，得到输入脉冲；/n所述基于FLASH的存算阵列存储有权重矩阵，其对输入脉冲与权重矩阵进行向量矩阵乘法运算，运算结果以电流形式输出；/n所述神经元模块对基于FLASH的存算阵列的运算结果进行积分，生成输出脉冲；/n所述计数器模块统计输出层的神经元模块产生的脉冲数量，将具有最大脉冲数量的神经元模块的脉冲数量作为识别结果。/n
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