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- [发明专利]阈值可塑的人工神经元电路-CN201911393826.8有效
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李辛毅;钱鹤;吴华强;高滨;唐建石
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清华大学
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2019-12-30
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2023-04-07
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G06N3/063
- 本发明公开了一种阈值可塑的人工神经元电路，该电路包括：累加模块、阈值发放模块和阈值调节模块，其中，累加模块与阈值发放模块连接，用于累积突触产生的信号，并将信号发送给阈值发放模块；阈值发放模块用于接收累加模块输出的信号，并比较接收到的信号与预设阈值的大小，若接收到的信号大于预设阈值时，则神经元被激活，若接收到的信号小于预设阈值，则神经元未被激活；阈值调节模块与阈值发放模块连接，用于根据学习算法调节预设阈值的大小。该电路在训练的过程中，突触和神经元同时都具有可调节性，使得人工神经网络具有更强的学习能力，功能更丰富和灵活，更加智能化。
- 阈值可塑人工神经元电路
- [发明专利]长短期记忆神经网络电路及控制方法-CN202211097869.3在审
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李辛毅;吴华强;钱鹤
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清华大学
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2022-09-08
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2023-02-28
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G06N3/063
- 本申请一种长短期记忆神经网络电路及控制方法，包括：依次电连接的输入电路、权重电路和激活函数电路。输入电路中的动态忆阻器将当前时刻的输入和上一时刻存储的状态量叠加，得到不同时刻的叠加输入量；权重电路将所存储的权重矩阵向量和每个经过动态忆阻器叠加的输入电路输出进行矩阵向量的乘加运算，得到权重矩阵的初始输出量；激活函数电路对权重矩阵的初始输出量进行非线性计算，得到长短期记忆神经网络电路的电压输出结果。解决为满足动态反馈机制的需求，增加额外的权重和偏置配置，导致系统损耗增大和时间延迟的问题，减少了网络的权重、偏置参数和缓存使用，减少数据的写入和读取次数，从而减少了系统的硬件开销和时间延迟。
- 短期记忆神经网络电路控制方法
- [发明专利]忆阻器及其制备方法-CN202011001124.3在审
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吴华强;钱鹤;李辛毅
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清华大学
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2020-09-22
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2022-03-29
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H01L27/24
- 一种忆阻器及其制备方法。该忆阻器包括至少一个忆阻单元，至少一个忆阻单元中的每个包括晶体管和至少一个忆阻元件，晶体管包括源极和漏极；至少一个忆阻元件中的每个包括第一电极、阻变层、第二电极以及钝化层，第一电极与源极或漏极电连接；阻变层在第一电极和第二电极之间；钝化层至少覆盖阻变层的侧壁。该钝化层可以避免阻变层和与其相邻的介质层或绝缘层之间产生离子相互扩散的问题，并且在忆阻器包括多个忆阻单元时，还可以避免忆多个阻单元在工作过程中产生串扰而对忆阻器的整体性能产生不良影响。
- 忆阻器及其制备方法
- [发明专利]神经网络系统及神经网络计算方法-CN202010067674.9在审
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张清天;李辛毅;倪磊滨;王侃文;吴华强
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华为技术有限公司;清华大学
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2020-01-20
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2021-07-20
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G06N3/04
- 本申请提供神经网络系统及神经网络计算方法，涉及电子技术领域，能够节省芯片面积和功耗。该神经网络系统包括第一忆阻器阵列、多个电流电压转换器和多个阻变存储器。第一忆阻器阵列包括多行多列忆阻器，用于接收第一输入数据，并根据配置的第一权重对第一输入数据进行乘加运算，获得电流。每个电流电压转换器分别连接第一忆阻器阵列中的至少一列忆阻器的输出端，用于接收对应列的忆阻器的电流，将接收的电流转换为电压。每个阻变存储器分别连接至少一个电流电压转换器，用于接收对应的电流电压转换器的电压，并根据接收的电压和相应阻变存储器的初始阻态获得第一计算结果中的一个计算结果。其中，每个阻变存储器的初始阻态均为高阻态。
- 神经网络系统计算方法
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