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[发明专利]电阻式存储器设备-CN201880062128.7有效
发明人： W·科尔曼斯;A·塞巴斯蒂安;V·约纳拉加达;M·萨林加;B·克斯汀 -专利权人：国际商业机器公司;亚琛工业大学
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G11C11/56 文献下载
摘要：本发明特别地涉及一种电阻式存储器设备，其包括用于控制该电阻式存储器设备的控制单元和多个存储器单元。该多个存储器单元包括第一端子、第二端子和相变段，该相变段包括用于以多个电阻状态存储信息的相变材料。该相变段被布置在第一端子与第二端子之间。相变材料包括锑。此外，相变段的尺寸中的至少一个尺寸小于15纳米。电阻式存储器设备的附加实现方式包括相关方法、相关控制单元、相关存储器单元和相关计算机程序产品。
电阻存储器设备

[发明专利]漂移和噪声校正的忆阻器件-CN202180075252.9在审
发明人： G·S·塞耶德;B·克斯廷;A·塞巴斯蒂安 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G01C13/00 文献下载
摘要：一种忆阻器存储器器件(100)，包括忆阻式存储器单元(102)、输入端子(104)、输出端子(108)和栅极端子(112)。输入端子(104)和输出端子(108)直接附接到忆阻式存储器单元(102)，并且栅极端子(112)与忆阻式存储器单元(102)电隔离。栅极端子(112)被配置成用于接收用于忆阻式存储器单元(102)的电导的易失性调制的电信号，通过该易失性调制，实现了忆阻器存储器器件(100)的非理想电导调制的校正。
漂移噪声校正器件

[发明专利]对前馈人工神经网络进行硬件实现的训练的方法和系统-CN201910128850.2有效
发明人： S·亚博尔;V·V·德什潘德;J·弗姆派瑞;A·塞巴斯蒂安 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-02-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于前馈人工神经网络的硬件实现训练的方法。该方法包括：通过利用网络处理输入信号来生成第一输出信号，其中成本量采用第一成本值；测量第一成本值；针对改变而定义网络的一组至少一个突触权重；将该组的每个权重改变预定义的权重差；在改变之后，从输入信号来生成第二输出信号以测量第二成本值；比较第一成本值和第二成本值；基于该比较来确定该组的每个权重的期望权重改变，使得在相应的期望权重改变被添加到该组的权重的情况下，成本函数不增加。期望权重改变基于权重差乘以‑1、0或+1。
人工神经网络进行硬件实现训练方法系统

[发明专利]多端神经形态器件-CN202180075207.3在审
发明人： G·S·塞耶德;A·塞巴斯蒂安;T·莫莱蒂斯;B·克斯廷 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：神经形态存储器元件(100,200,300,706)包括忆阻器，可以提供多个神经形态存储器元件(100,200,300,706)以及用于操作该神经形态存储器元件的方法。忆阻器包括输入信号端子(104)、输出信号端子(106)和控制信号端子、以及包括相变材料的忆阻有源沟道(108)。忆阻有源沟道(108)在输入信号端子(104)与输出信号端子(106)之间纵向延伸，并且控制信号端子处的控制信号电压被配置成表示神经形态存储器元件(100,200,300,706)的易失性生物神经过程，并且输入信号端子(104)与输出信号端子(106)之间的偏置电压被配置成表示神经形态存储器元件(100,200,300,706)的非易失性生物过程。
多端神经形态器件

[发明专利]人工神经网络的训练-CN201880069287.X有效
发明人： M·勒加洛-布尔多;A·塞巴斯蒂安;I·博伊巴特·卡拉;E·S·埃勒夫塞里奥;N·萨西德哈兰·拉贾勒克什米 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2018-10-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：提供用于训练人工神经网络的方法和装置，所述人工神经网络具有插入突触层的一系列神经元层。一组忆阻器件的交叉式阵列，连接在行线和列线之间，实现所述突触层。每个忆阻器件存储一个将连续的神经元层中相应的一对神经元互连的突触的权重。该训练方法包括通过以下步骤来执行迭代训练方案的前向传播、后向传播和权重更新操作：在方案的前向传播和后向传播操作中的至少一个中，将与相应神经元相关联的输入信号施加到该组阵列的行线和列线中的一种线，以获得所述行线和列线中的另一种线上的输出信号；将对应于所述输入和输出信号的数字信号值存储在可操作地耦合到该组阵列的数字处理单元中。通过在数字处理单元中根据所述数字信号值为相应忆阻器件计算数字权重校正值ΔW，并将编程信号施加到这些器件以根据相应数字权重校正值ΔW更新所存储的权重，来执行所述方案的权重更新操作。
人工神经网络训练

[发明专利]用于门控递归神经网络的门控单元-CN202180068128.X在审
发明人： A·塞巴斯蒂安;V·乔什;M·乐加洛-布尔多;M·斯塔尼萨威尔杰维克 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-10-10 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：提供了一种用于门控递归神经网络(RNN)的方法、计算机程序产品和计算机系统。该方法可包括：提供元素处理器；为隐藏状态向量的一个或多个元素的相应集合提供不同存储器阵列；将权重矩阵的列组存储到存储器阵列中，使得能够计算一个或多个元素的集合，使用与多个激活向量中的每一个相关联的列组中的一个或多个列的集合来计算多个激活向量中的每一个的一个或多个元素，以及由元素处理器对计算的元素执行逐元素选通操作，从而产生一个或多个元素的集合。
用于门控递归神经网络单元

[发明专利]具有基于碳的投射部件的投射式存储器装置-CN202180056146.6在审
发明人： G·S·锡德;V·S·P·琼纳拉加达;B·克斯汀;M·乐加洛-布尔多;A·塞巴斯蒂安 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G11C13/00 文献下载
摘要：一种投射式存储器装置(1)包括碳基投射部件(20)。该装置(1)包括两个电极(32,34)、存储段(10)和投射部件(20)。该投射部件(20)与该存储段(10)形成连接该两个电极(32,34)的双部件。投射部件(20)平行于存储段(10)延伸并与存储段接触。该存储段(10)包括电阻性存储器材料，而该投射部件(20)包括非绝缘材料的薄膜，其实质上包括碳。在特定实施方式中，非绝缘材料和投射部件(20)实质上包括无定形碳。使用碳，特别是无定形碳作为投射部件(20)的主要成分，使得在调整投射部件(20)的电阻时可以实现前所未有的灵活性。
具有基于投射部件存储器装置

[发明专利]具有降低的最小电导状态的突出的存储器件-CN202111350278.8在审
发明人： B·克斯廷;G·S·塞耶德;V·S·P·琼纳拉加达;M·勒加洛-布尔多;A·塞巴斯蒂安;T·M·菲利普 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： H01L45/00 文献下载
摘要：可以提供实现降低的最小电导状态的存储器器件。该器件包括第一电极、第二电极和在第一电极和第二电极之间的相变材料，其中该相变材料取决于相变材料的晶相和非晶相之间的比率来实现多个电导状态。该存储器器件附加地包括在第一电极和第二电极之间的区中的突出层部分。由此，在存储器器件的复位状态下由非晶相中的相变材料直接覆盖的区域大于定向到相变材料的突出层部分的区域，使得产生了存储器器件的电导状态的不连续性，并且实现了复位状态下的存储器器件的降低的最小电导状态。
具有降低最小电导状态突出存储器件

[发明专利]基于弹性质心的聚类-CN202080059097.7在审
发明人： T·莫莱蒂斯;A·塞巴斯蒂安 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种利用弹性聚类算法的模式识别的计算机设备、非暂态计算机存储介质和计算机实现的方法。基于距表示K个簇中的特定簇的中心的质心k的距离，将输入数据点序列分配给特定簇。将K个簇中的每个簇中的质心k从第一位置移位到比第一位置更靠近输入数据点序列的第二位置。将K个簇中的每个簇中的质心k的位置从第二位置朝K个簇中的特定簇中的平衡点松弛。质心k的位置的松弛是基于在时间t特定簇的质心k之间的距离根据弹性拉伸因子而发生的。
基于弹性质心

[发明专利]尖峰神经网络中的学习及召回-CN202080054418.4在审
发明人： G·切鲁比尼;A·塞巴斯蒂安 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了用于在尖峰神经网络中存储数据信号的方法和装置。对于每个数据信号，这样的方法包括将与数据信号相关的元数据提供给机器学习模型，该机器学习模型被训练成根据用于数据信号的输入元数据来生成输出信号，该输出信号指示用于该数据信号的相关性类别。该方法包括：将该数据信号迭代地提供给尖峰神经网络的经由突触权重互连的神经元的子组件；以及训练这些突触权重以将该数据信号存储在该子组件中。该方法还包括根据模型的输出信号将网络的神经元指派给子组件，使得更大的子组件存储更相关的数据信号。随后可以通过激活该子组件的神经元来召回该子组件所存储的数据信号。
尖峰神经网络中的学习召回

[发明专利]用于与硬件加速器接口的方法-CN202080051285.5在审
发明人： C·皮维特奥;N·约安诺;I·克拉夫祖克;M·勒加洛-布尔多;A·塞巴斯蒂安;E·S·埃勒夫塞里奥 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于执行由至少一个操作集合组成的计算任务的方法，其中根据流水线方案确定操作集合的可流水线操作的子集。可以创建单个例程以使得能够由硬件加速器执行所确定的操作子集。例程具有指示计算任务的输入数据和配置参数值的值作为自变量，其中例程的调用使得根据配置参数值来调度硬件加速器上的操作子集。在接收到计算任务的输入数据时，例程可以被调用以使得硬件加速器根据调度由计算任务执行。
用于硬件加速器接口方法

[发明专利]人工神经元装置-CN201780016998.6有效
发明人： E·艾勒夫瑟里奥;L·库尔;A·潘塔兹;A·塞巴斯蒂安;T·图玛;M·斯塔尼萨威尔杰维克 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2017-02-24 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：人工神经元装置包括连接在具有神经元输入的输入电路中的电阻式存储器单元，用于接收神经元输入信号，以及用于将读取电流提供给单元的电流源。响应于一组控制信号，输入电路可选择性地配置，定义交替的读取和写入操作阶段，在读取阶段期间将读取电流施加到单元并将编程电流施加到单元，以在写入阶段期间编程单元电阻收到神经元输入信号。响应于连续的神经元输入信号，单元电阻从第一状态逐渐变为第二状态。该设备还包括包括神经元输出的输出电路，该输出电路和连接到输入电路的数字锁存器，用于接收取决于单元电阻的测量信号。
人工神经元装置

[发明专利]因子图上的概率传播-CN201980045616.1在审
发明人： G·谢吕比尼;T·莫拉迪斯;A·塞巴斯蒂安 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：提供了用于实现随机变量的概率分布在因子图上的传播的方法和装置。这种方法包括提供尖峰神经网络，该尖峰神经网络具有与因子节点互连的变量节点，与因子图对应。每个节点包括被配置成实现该节点的计算功能的一组神经元。该方法还包括：针对一组随机变量中的每一个生成至少一个尖峰信号，其中该变量的可能值的概率经由尖峰信号中出现尖峰而被编码；以及在相应的变量节点处将该组随机变量的尖峰信号作为输入提供给神经网络。概率分布是经由在通过神经网络传播的信号中出现尖峰来传播的。
因子概率传播

[发明专利]利用脉冲神经网络管理认知存储系统的数据集-CN201910502170.2在审
发明人： G·舍鲁比尼;T·莫莱蒂斯;A·塞巴斯蒂安;V·文卡特桑 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请的各实施例涉及利用脉冲神经网络管理认知存储系统的数据集。提供了一种用于管理存储系统的数据集的计算机实现的方法，其中数据集具有相应的元数据集，该方法包括：将元数据的第一集合连续地馈送给脉冲神经网络(SNN)，馈送的元数据的第一集合对应于关于它们所属于的类而被标记的存储系统的数据集，以便与类标签相关联，以用于SNN在对馈送的元数据加权的连接权重的方面学习所述类的表示；将元数据的第二集合连续地馈送给SNN，元数据的第二集合对应于存储系统的未标记的数据集，以用于SNN基于馈送的元数据的第二集合和学习的表示来推断针对未标记的数据集的类标签；以及基于包括推断的类标签的数据集的类标签来管理存储系统中的数据集。
数据集元数据集合馈送存储系统标签管理存储系统脉冲神经网络推断计算机实现权重加权认知关联学习申请管理

[发明专利]用于位置感测的传感器装置和方法-CN201680015147.5有效
发明人： W·哈伯勒;A·潘塔兹;A·塞巴斯蒂安;T·图玛 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2016-03-09 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G01B7/14 文献下载
摘要：本公开涉及一种用于位置感测的传感器布置，其包括第一磁阻元件(1)和第二磁阻元件(2)。磁场源(3)提供具有第一磁极(N)和第二磁极(S)的磁场。磁场源(3)布置在第一磁阻元件(1)和第二磁阻元件(2)之间，并使第一磁极(N)面向第一磁阻元件(1)并且使第二磁极(S)面向第二磁阻元件(2)。第一磁阻元件(1)布置在磁场中并且根据第一磁阻元件(1)相对于磁场源(3)的位置来提供第一输出信号(R1)。第二磁阻元件(2)布置在磁场中并且根据第二磁阻元件(2)相对于磁场源(3)的位置来提供第二输出信号(R2)。测量单元被配置成根据第一输出信号(R1)和第二输出信号(R2)来确定磁场源(3)相对于第一磁阻元件(1)和第二磁阻元件(2)的位置。
用于位置传感器布置

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