[发明专利]基于忆阻器结构的长短时记忆网络实现方法

权利要求书

1.一种基于忆阻器结构的长短时记忆网络实现方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：基于基础忆阻器阵列，搭建由LSTM层和全连接层构成的待训练LSTM网络，并输入原始视频数据，得到待训练LSTM网络的全连接层输出值；

步骤2：根据全连接层输出值与标准信息的偏差，利用基于时间反向传播的均方根反向传播算法训练所述待训练LSTM网络；

步骤3：当达到设定的训练次数时，判定训练精度是否达标，若不达标则进行再次训练，直至精度达标；

步骤4：获得所需LSTM网络。

2.根据权利要求1所述的基于忆阻器结构的长短时记忆网络实现方法，其特征在于：所述待训练LSTM网络的搭建过程如下：

步骤1.1：采用基础忆阻器阵列制备LSTM层，并将当前时刻的原始信号x^t和前一时刻LSTM层的输出信号h^t-1并联输入到制成的LSTM层中；

步骤1.2：获得LSTM层计算后的输出信息h^t；

步骤1.3：采用基础忆阻器阵列制备全连接层，并输入LSTM层的输出信息h^t，得到待训练的LSTM网络。

3.根据权利要求1或2所述的基于忆阻器结构的长短时记忆网络实现方法，其特征在于：所述基础忆阻器阵列由多个忆阻器按b×b矩阵形式排列而成，其中b为大于1的整数。

4.根据权利要求3所述的基于忆阻器结构的长短时记忆网络实现方法，其特征在于：所述基础忆阻器阵列由9个忆阻器按3×3矩阵形式排列而成。

5.根据权利要求1或2所述的基于忆阻器结构的长短时记忆网络实现方法，其特征在于：所述LSTM层中的忆阻器阵列、全连接层中的忆阻器阵列均由多个基础忆阻器阵列按q×p矩阵形式排列而成，其中q、p为互不相等的大于1的整数。

6.根据权利要求5所述的基于忆阻器结构的长短时记忆网络实现方法，其特征在于：所述LSTM层中的忆阻器阵列由7200个基础忆阻器阵列按120×60矩阵形式排列而成，所述全连接层中的忆阻器阵列由224个基础忆阻器阵列按28×8矩阵形式排列而成。

7.根据权利要求1所述的一种基于忆阻器的LSTM网络实现方法，其特征在于：所述训练次数不少于1000次。