[发明专利]训练神经网络的存储器装置

说明书

描述与训练神经网络有关的方法、系统和设备。举例来说，可在存储器装置，例如动态随机存取存储器(DRAM)装置内实现一或多个神经网络的数据管理和训练。因此可在没有专用电路系统的情况下和/或在没有大量的计算资源的情况下训练神经网络。一或多个神经网络可写入或存储于存储器装置的存储器库内，且可在那些存储器库内或与那些存储器库相邻处执行用以训练位于所述存储器装置的不同库中的不同神经网络的操作。此数据管理和训练可在不涉及所述存储器系统外部的主机装置、处理器或加速器的情况下在存储器系统内进行。接着可从所述存储器系统读取经训练网络并将所述经训练网络用于外部装置上的推理或其它操作。

技术领域

本公开大体上涉及半导体存储器和方法，且更具体地说，涉及训练神经网络的存储器装置。

背景技术

存储器装置通常被提供为计算机或其它电子系统中的内部、半导体、集成电路。存在许多不同类型的存储器，包含易失性和非易失性存储器。易失性存储器可能需要电力来维持其数据(例如主机数据、错误数据等等)，并包含随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、同步动态随机存取存储器(SDRAM)和闸流体随机存取存储器(TRAM)等等。非易失性存储器可通过在未被供电时保存所存储数据来提供永久数据，且可包含NAND快闪存储器、NOR快闪存储器及电阻可变存储器，例如相变随机存取存储器(PCRAM)、电阻性随机存取存储器(RRAM)及磁阻随机存取存储器(MRAM)，例如自旋力矩转移随机存取存储器(STT RAM)等等。

存储器装置可耦合到主机(例如，主机计算装置)以存储数据、命令和/或指令以在操作计算机或电子系统时供主机使用。举例来说，数据、命令和/或指令可在计算或其它电子系统的操作期间在主机与存储器装置之间传送。

附图说明

图1是根据本公开的数个实施例的呈包含主机和存储器装置的设备形式的功能框图。

图2A是呈包含控制电路系统和存储神经网络的多个存储器库的存储器装置形式的功能框图。

图2B是呈包含控制电路系统和存储多个神经网络的多个存储器库的存储器装置形式的另一功能框图。

图3是呈包含控制电路系统和存储神经网络的多个存储器库的存储器装置形式的另一功能框图。

图4是表示根据本公开的数个实施例的对应于训练神经网络的存储器装置的实例方法的流程图。

图5是表示根据本公开的数个实施例的对应于训练神经网络的存储器装置的另一实例方法的流程图。

图6是说明根据本公开的数个实施例的包含感测电路系统的存储器阵列的一部分的示意图。

具体实施方式

描述与训练神经网络有关的方法、系统和设备。举例来说，一或多个神经网络的数据管理和训练可在存储器装置(例如动态随机存取存储器(DRAM)装置)内实现。因此可在没有专用电路系统的情况下和/或在没有大量的计算资源的情况下训练神经网络。一或多个神经网络可写入或存储在存储器装置的存储器库内，且可在那些存储器库内或与那些存储器库相邻处执行用以训练位于存储器装置的不同组中的不同神经网络的操作。此数据管理和训练可在存储器系统内发生而不涉及存储器系统外部的主机装置、处理器或加速器。接着可从存储器系统读取经训练网络并将其用于外部装置上的推理或其它操作。

神经网络可包含可执行以辨识数据模式的指令集。一些神经网络可用以用模仿人类大脑运作的方式辨识数据集中的下层关系。神经网络可适于变化或改变的输入，使得神经网络可在无需重新设计输出准则的情况下产生最佳可能的结果。