三维神经网络阵列制造技术

三维神经网络阵列。在示例性实施例中，三维(3D)神经网络包括形成具有第一取向的多个堆叠输入层的多个输入导体，以及形成具有该第一取向的输出层的至少一个输出导体。该三维(3D)神经网络还包括具有第二取向的多个隐藏导体。每个隐藏导体包括内嵌阈值元件。三维(3D)神经网络还包括耦合在隐藏导体和输入导体之间以及隐藏导体和输出导体之间的突触元件。每个突触元件包括可编程电阻性元件。

Three dimensional neural network array

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】三维神经网络阵列优先权本申请要求2016年12月9日提交的申请号为62/432,563且题为“Novel3DVerticalNeuralNetworkArray”的美国临时专利申请、2017年10月10日提交的申请号为62/570,518且题为“3DNeuralNetworkArray”的美国临时专利申请、2017年10月13日提交的申请号为62/572,411且题为“3DNeuralNetworkArray”的美国临时专利申请和2017年10月20日提交的申请号为62/574,895且题为“3DNeuralNetworkArray”的美国临时专利申请的优先权，所有这些申请的全部内容在此通过引用并入本文中。
本专利技术的示例性实施例大体上涉及半导体领域，更具体地涉及形成神经网络阵列的半导体的设计和操作。
技术介绍
神经网络是具有学习能力的人工智能(ArtificialIntelligence，AI)系统。AI系统已被用于许多应用，例如语音识别、模式识别和手写识别(仅举几例)。典型的神经网络可以通过使用软件或硬件来实现。神本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种三维(3D)神经网络，包括：/n多个输入导体，其形成具有第一取向的多个堆叠输入层；/n至少一个输出导体，其形成具有所述第一取向的输出层；/n多个隐藏导体，其具有第二取向，其中每个隐藏导体包括内嵌阈值元件；以及/n突触元件，其耦合在所述隐藏导体和所述输入导体之间以及所述隐藏导体和所述输出导体之间，其中每个突触元件包括可编程电阻性元件。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20161209 US 62/432,563;20171010 US 62/570,518;20171.一种三维(3D)神经网络，包括：
多个输入导体，其形成具有第一取向的多个堆叠输入层；
至少一个输出导体，其形成具有所述第一取向的输出层；
多个隐藏导体，其具有第二取向，其中每个隐藏导体包括内嵌阈值元件；以及
突触元件，其耦合在所述隐藏导体和所述输入导体之间以及所述隐藏导体和所述输出导体之间，其中每个突触元件包括可编程电阻性元件。


2.根据权利要求1所述的3D神经网络，其特征在于，所述隐藏导体穿过所述输入层和所述输出层。


3.根据权利要求1所述的3D神经网络，其特征在于，所述第一取向为水平的，而所述第二取向为垂直的。


4.根据权利要求1所述的3D神经网络，其特征在于，所述输入层和所述输出层大致垂直于所述隐藏导体。


5.根据权利要求1所述的3D神经网络，其特征在于，所述输入层在所述内嵌阈值元件的输入侧耦合至所述隐藏导体，而所述输出层在所述内嵌阈值元件的输出侧耦合至所述隐藏导体。


6.根据权利要求1所述的3D神经网络，其特征在于，每个阈值元件包括选自一组材料的阈值材料，该组材料包括二极管材料、肖特基二极管材料、NbOx材料、TaOx材料或VCrOx材料。


7.根据权利要求1所述的3D神经网络，其特征在于，每个可编程电阻性元件包括选自一组材料的材料，该组材料包括电阻性材料、相变材料、铁电材料和磁性材料。


8.根据权利要求1所述的3D神经网络，其特征在于，每个可编程电阻性元件可编程以提供多个可选电阻中的一个选择的电阻。


9.根据权利要求1所述的3D神经网络，其特征在于，施加至所述输入导体的输入信号流过第一组突触元件的可编程电阻性元件至所述隐藏导体，流过所述隐藏导体的所述内嵌阈值元件，并流过第二组突触元件的可编程电阻性元件至所述输出导体。


10.一种在三维(3D)神经网络中使用的突触元件，所述突触元件包括：
阈值层，其具有连接至第一导体的外表面并且具有内表面；以及
可编程电阻性层，其具有连接到所述阈值层的内表面的外表面，并具有连接到第二导体的内表面，并且其中所述可编程电阻性层是可编程的，以提供多个电阻值...

【专利技术属性】
技术研发人员：许富菖，许凯文，
申请(专利权)人：许富菖，许凯文，
类型：发明
国别省市：美国;US