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[发明专利]基于MZI结构的光子器件、网络加速硬件及制备方法-CN202310866601.X在审
发明人：宋兵;李清江;孙振源;王金融;徐晖;刘森;王伟;刘海军;曹荣荣;王义楠;陈长林;李智炜;刁节涛;王玺;于红旗;王琴;步凯;李楠 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G02F1/21 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于MZI结构的光子器件、网络加速硬件及制备方法。所述方法包括：MZI波导、相变层、ITO顶电极层、Au电极和氧化保护层；相变层生长在MZI波导任一臂上，相变层为硫系化合物材料层，ITO顶电极层生长在相变层上，Au电极分别连接在ITO顶电极层的两端；氧化保护层覆盖在相变层和ITO顶电极层上。该相变材料本身具有非易失性，不需要持续供能即可保持状态，从而大大降低功耗。
基于 mzi 结构光子器件网络加速硬件制备方法

[发明专利]网络通道剪枝率自适应调整方法、装置、设备和存储介质-CN202310783843.2有效
发明人：刘海军;李智炜;李清江;赵忠晋;徐晖;刁节涛;王义楠;陈长林;于红旗;刘森;宋兵;王伟;步凯;王琴;王玺;曹荣荣;孙振源 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请涉及一种网络通道剪枝率自适应调整方法、装置、设备和存储介质。该方法基于归一化权重范数衡量通道重要性，使用结构化网络剪枝技术实现对网络规模的减小，同时根据网络不同层的剪枝敏感度采用贪心策略对剪枝率进行自适应分配调整。该方法将各层通道剪枝率的动态调整过程拆解为一个迭代优化问题，基于归一化权重范数衡量通道重要性，基于迭代求解方法自适应调整通道剪枝率，从而获得高压缩率、高精度的网络结构。采用该方法压缩了神经网络模型大小，大大降低了模型芯片部署的网络规模，降低模型计算复杂度，减小了芯片在进行推理运算时的计算量，提高了芯片在处理数据时的实时性，加快了模型运行速度，并提高图像识别准确度。
网络通道剪枝自适应调整方法装置设备存储介质

[发明专利]基于忆阻交叉阵列的处理电路及输出电流的补偿方法-CN202010292789.8有效
发明人：刘海军;李智炜;李清江;朱熙;李楠;徐晖;刁节涛;陈长林;宋兵;刘森;王义楠;王伟;于红旗;步凯;王玺 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H03M1/34 文献下载
摘要：本申请提供一种基于忆阻交叉阵列的处理电路及输出电流的补偿方法，涉及交叉阵列技术领域。该处理电路包括：第一忆阻交叉阵列、n个第一转换电路、n个第一模数转换器ADC及n个第一补偿模块；第一忆阻交叉阵列的m个字线分别用于接收m个输入电压，第一忆阻交叉阵列的n个位线中每个位线连接一个第一转换电路，第一转换电路用于将第一忆阻交叉阵列中对应位线输出的模拟电流转换为模拟电压；每个第一转换电路连接一个第一ADC，每个第一ADC连接一个第一补偿模块，每个第一补偿模块用于在第一ADC将对应位线的模拟电压转换为第一数字电压后，对第一数字电压进行补偿处理。本申请提供的处理电路，可提高交叉阵列输出电流的精确性，及交叉阵列的计算性能。
基于交叉阵列处理电路输出电流补偿方法

[发明专利]基于NbOx的忆阻器、神经元电路及信号处理方法-CN202310315290.8在审
发明人：王伟;李清江;徐晖;汪泳州;刁节涛;刘海军;王义楠;于红旗;王玺;李楠;步凯;陈长林;刘森;宋兵;李智炜;王琴;曹荣荣 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： H10N70/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于NbOx的忆阻器、神经元电路及信号处理方法，属于微纳电子器件技术领域，该基于NbOx的忆阻器包括：衬底，在所述衬底上依次生长的底电极层、介质层及顶电极层，所述衬底为P型SiO2，所述底电极层为TiN，所述介质层为NbOx，所述顶电极层为Pt，当受到脉冲激励时，电导上升，当撤去所述脉冲激励时，电导恢复。在基于NbOx的忆阻器的基础，可以设计没有电容的神经元电路，能够兼容数字信号和模拟信号的处理，且表现出优越的稳定性，为实现全忆阻器脉冲神经网路提供了基础。
基于 nbox 忆阻器神经元电路信号处理方法

[发明专利]忆阻神经网络的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202010390038.X有效
发明人：刘海军;李智炜;李清江;孙盛阳;李楠;徐晖;刁节涛;陈长林;宋兵;刘森;王义楠;王伟;于红旗;步凯;王玺 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请提供一种忆阻神经网络的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及硬件神经网络技术领域。该方法包括：对忆阻交叉阵列进行读写操作，确定忆阻交叉阵列中的已损坏忆阻单元；根据已损坏忆阻单元在忆阻交叉阵列中的位置，确定已损坏忆阻单元的目标阻态模式；根据目标阻态模式，采用预设的权值网络算法进行训练，得到忆阻交叉阵列的权值集合，权值集合中每个权值参数对应一个忆阻单元，权值集合中已损坏忆阻单元对应的权值参数为：目标阻态模式对应的权值参数。本申请可在考虑忆阻交叉阵列的良率即已损坏忆阻单元的情况下，实现忆阻神经网络的训练，提高忆阻神经网络计算精度。
神经网络训练方法装置设备存储介质

[发明专利]基于忆阻器的乘法器-CN202310437683.6有效
发明人：李清江;王伟;王义楠;傅星智;徐晖;刁节涛;刘海军;于红旗;李楠;陈长林;刘森;宋兵;李智炜;曹荣荣;王玺;步凯;王琴 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F7/523 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于忆阻器的乘法器，包括1T1R阵列、乘数状态判断电路、N个开关模块和N个外围电路，在电路结构上基于已有的N bit加法器电路，增设了乘数状态判断电路计算中间变量，并在1T1R阵列中设计了第三1T1R子阵列，第三1T1R子阵列中包括4N个1T1R单元以及相邻两个1T1R单元之间的MOS管，构成移位操作电路，从而构建出N bit乘法器电路。设计的乘法器采用了组合式1T1R阵列，主体保留了1T1R阵列结构特点，集成难度远远低于分离式1T1R阵列或MAD结构等，达到了低时延、小面积且易于集成的技术效果。
基于忆阻器乘法器

[发明专利]忆阻神经网络及权值训练方法-CN202010293252.3有效
发明人：刘海军;李智炜;李清江;李楠;徐晖;刁节涛;陈长林;宋兵;刘森;王义楠;王伟;于红旗;步凯;王玺 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-04-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供一种忆阻神经网络及权值训练方法，涉及神经网络技术领域。该忆阻神经网络可从硬件层面实现对区间类型数据的处理，而不仅仅局限于通过电脑仿真的高精度权值网络实现数据处理，从而有效避免了因实际硬件设备制作水平受限而导致权值网络精度较低，使得数据处理的准确性较低的问题。其次，采用忆阻器件组成忆阻突触单元，有效利用了忆阻器件体积小、功耗低、集成密度高等优势，从而便于后期进行嵌入式开发应用。另外，通过该训练方法确定忆阻神经网络的权值矩阵，可以通过调整组成各忆阻突触单元的忆阻器件的阻态，来使得忆阻神经网络具有该确定出的权值矩阵，从而使得忆阻神经网络的权值精确度较高，神经网络的样本识别精度较高。
神经网络训练方法

[发明专利]面向忆阻器阵列接入电阻的电流补偿方法及装置-CN202310414164.8有效
发明人：李清江;王伟;徐晖;童霈文;刁节涛;刘海军;王义楠;于红旗;王玺;李楠;步凯;陈长林;刘森;宋兵;李智炜;王琴;曹荣荣 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及一种面向忆阻器阵列接入电阻的电流补偿方法及装置，首先本发明电流补偿方法，不仅仅局限于选通开关导通电阻引起的阵列接入电阻，可以推广到其他的场景中，例如外围读写电路对阵列的接入电阻影响。其次，本发明阐述的忆阻器阵列接入电阻的电流补偿方法，实现了对忆阻器阵列输出电流的有效补偿，有效抑制了阵列接入电阻对忆阻器神经形态计算性能的影响，为硬件实现性能的优化提供新思路。
面向忆阻器阵列接入电阻电流补偿方法装置

[发明专利]基于忆阻器阵列的图像处理电路、方法及电子设备-CN202310319111.8在审
发明人：王伟;李清江;徐晖;孙毅;刁节涛;刘海军;王义楠;于红旗;王玺;李楠;步凯;陈长林;刘森;宋兵;李智炜;王琴;曹荣荣 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于忆阻器阵列的图像处理电路、方法及电子设备，包括：光传感器单元、转换单元、忆阻器单元阵列、第一开关单元以及第二开关单元；所述图像处理电路工作时，所述光传感器单元检测光学图像，并将检测到的光学数据输入至所述转换单元；所述转换单元将所述光学数据转换为电学数据，并向所述忆阻器单元阵列输出所述电学数据，以控制忆阻器单元阵列中各忆阻器单元的调制状态；所述第一开关单元和所述第二开关单元根据预设曝光模式以及所述光学图像的像素数据开通预设数量的开关，以使所述忆阻器单元阵列对所述光学图像进行预设图像处理。本发明将忆阻器阵列与光传感器相结合，能够实现大规模、低时延、低功耗的图像处理。
基于忆阻器阵列图像处理电路方法电子设备

[发明专利]权值原位更新方法、装置、终端设备和可读存储介质-CN202010438308.X有效
发明人：李清江;于红旗;王伟;李纪伟;李智炜;李楠;徐晖;刁节涛;陈长林;宋兵;刘森;刘海军;王义楠;王玺;步凯 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/049 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种权值原位更新方法、装置、终端设备和可读存储介质，应用于忆阻器脉冲神经网络，所述忆阻器脉冲神经网络中每一突触仅包含一个忆阻器，突触训练过程包括信号处理时期和权值更新时期，该方法包括：在信号处理时期，获取突触的前神经元的输出端和后神经元的输出端确定的标记信号；在权值更新时期，根据前神经元的输出端确定的标记信号确定突触前端的前驱动脉冲；根据输入神经元产生的初始驱动脉冲和后神经元的输出端确定的标记信号确定突触后端的后驱动脉冲；当前驱动脉冲与后驱动脉冲的电势差幅值大于等于所述忆阻器的阈值电压时，更新突触权值。本技术方案遵循忆阻器交叉阵列的读操作偏置方案，有效抑制串扰现象。
原位更新方法装置终端设备可读存储介质

[发明专利]学习速率自调节方法、装置、终端设备和可读存储介质-CN202010438310.7有效
发明人：刘海军;李清江;陈长林;李纪伟;李楠;徐晖;刁节涛;宋兵;刘森;王义楠;王伟;于红旗;李智炜;步凯;王玺 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/09 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种学习速率自调节方法、装置、终端设备和可读存储介质，应用于忆阻器脉冲神经网络，所述忆阻器脉冲神经网络中每一突触仅包含一个忆阻器，该方法包括：根据所述忆阻器的实时电导值获取所述忆阻器的实时权值；获取所述忆阻器的电导的非线性度值；根据所述非线性度值确定对应的忆阻器电导响应参数；根据忆阻器两端的电势差、忆阻器电导响应参数和所述实时权值确定所述非线性度值对应的所述忆阻器的权值更新量以调节学习速率。本发明利用忆阻器的非线性电导响应特性，实现在训练初期较快的调整忆阻器的权值，随着训练时间的增加，逐渐减缓对忆阻器的权值的调整。
学习速率调节方法装置终端设备可读存储介质

[发明专利]一种稀疏卷积神经网络的数据处理单元-CN202211616744.7在审
发明人：陈长林;于红旗;刘海军;刘彪;李清江;王义楠;王伟;刘森;李智炜;宋兵;步凯;王琴;曹荣荣;王玺;李楠;徐晖;刁节涛 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种稀疏卷积神经网络的数据处理单元，涉及数据处理领域。包括权重存储模块、激活缓存模块、权重解码模块、激活解码模块、权重加载队列、激活加载队列和运算与输出缓存模块；权重存储模块和激活缓存模块用于暂存数据，权重解码模块和激活解码模块用于对稀疏编码的数据进行解码；权重加载队列和激活加载队列用于将数据加载入运算与输出缓存模块；运算与输出缓存模块用于对权重和激活数据进行乘累加运算并将乘累加运算结果暂存在输出缓存中。本申请实施例可以并行读取多个激活数据和卷积权重，极大地提高了加载速度；大部分时钟周期内乘法器都能得到有效应用；卷积结果缓存寻址逻辑简单，避免了寻址拥塞问题。
一种稀疏卷积神经网络数据处理单元

[发明专利]隐层神经元自适应激活方法、装置和终端设备-CN202010438305.6有效
发明人：李楠;李清江;刘森;李纪伟;徐晖;刁节涛;陈长林;宋兵;王义楠;刘海军;于红旗;李智炜;王伟;王玺;步凯 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06N3/049 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种隐层神经元自适应激活方法、装置和终端设备，应用于忆阻器脉冲神经网络，所述忆阻器脉冲神经网络中每一突触仅包含一个忆阻器，该方法包括：根据同一层中各个隐层神经元的输入电流计算平均输入电流；将所述平均输入电流注入到所述各个隐层神经元；根据预设的放电顺序规则控制相应的输入电流大于所述平均输入电流的隐层神经元依次放电；根据各个放电的隐层神经元的放电次序，确定所述各个放电的隐层神经元的激活值；利用所述激活值对应激活所述各个放电的隐层神经元。本方案所提供的隐层神经元自适应激活技术，实现了隐层神经元之间的侧向抑制；并且每一突触可以仅包含一个忆阻器，避免构造复杂的硬件连接网络。
神经元自适应激活方法装置终端设备

[发明专利]神经网络训练方法、装置、终端设备和可读存储介质-CN202010438307.5有效
发明人：李智炜;李清江;徐晖;李纪伟;李楠;刁节涛;陈长林;宋兵;刘森;王义楠;王伟;于红旗;刘海军;步凯;王玺 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06N3/049 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种神经网络训练方法、装置、终端设备和可读存储介质，应用于忆阻器脉冲神经网络，忆阻器脉冲神经网络中每一突触仅包含一个忆阻器，该方法包括：根据预设的区域划分规则将待输入至输入神经元的数据样本单元划分为LC个子区域；将第lc个子区域内的每一个最小单元对应输入至一个输入神经元；根据第lc个子区域对应的输入神经元以及与对应的输入神经元连接的隐层神经元，构造第lc个局部连接子网络；将LC个局部连接子网络中所有隐层神经元的输出与各个输出神经元连接；将第lc个局部连接子网络作为最小训练单元进行训练。本方案避免构造复杂的硬件连接网络，解决硬件实现上存在功效低、资源开销大和电路实现复杂等问题。
神经网络训练方法装置终端设备可读存储介质

[发明专利]选通器件及其制备方法-CN202010416576.1有效
发明人：宋兵;李清江;刘森;王伟;曹荣荣;徐晖;刁节涛;于红旗;李楠;刘海军;李智炜;陈长林;王义楠;步凯;王玺 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H10N70/20 文献下载
摘要：本申请提供一种选通器件及其制备方法，涉及微纳电子器件技术领域。该选通器件包括从下到上依次设置在衬底上的下电极、第一绝缘层、第二绝缘层以及上电极；其中，下电极为惰性电极，上电极为活性电极，第一绝缘层的金属离子迁移率小于第二绝缘层的金属离子迁移率。本申请的方案中，通过在选通器件中下电极和上电极之间设置金属离子迁移率不同的两个绝缘层，即第一绝缘层和第二绝缘层，通过第一绝缘层的金属离子迁移率小于第二绝缘层的金属离子迁移率这一特性，控制导电通道重新连通的位置，降低了新形成的导电通道的位置的随机性，有效降低了不同循环操作中阈值电压的波动，有效支撑选通器件在忆阻器交叉阵列中的应用。
器件及其制备方法

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