根据一实施例的显示装置包括：多个像素块，包括分别与多个扫描线以及多个数据线连接的多个像素以及至少一个有源电路；以及数据驱动部，在发光模式下，向所述多个数据线供应数据电压，在人工神经网模式下，向所述多个数据线供应神经网输入信号，在所述人工神经网模式下，向与所述多个像素块中的至少一个像素块连接的扫描线供应扫描信号，并向与所述至少一个像素块连接的数据线供应所述神经网输入信号。像素块连接的数据线供应所述神经网输入信号。像素块连接的数据线供应所述神经网输入信号。
【技术实现步骤摘要】
显示装置
[0001]本专利技术涉及显示装置。
技术介绍
[0002]随着对信息显示器的关注持续高涨，并想要利用可携带的信息介质的要求变高，重点形成对显示装置的要求以及商业化。
[0003]另外，在各方面应用着运用深度学习等机器学习算法来模仿人类大脑的认知、判断等功能的人工智能系统，在显示装置也试图应用这种人工智能系统。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种能够将显示面板按照每个像素块划分来驱动的显示装置。
[0005]根据本专利技术的一实施例的显示装置包括：多个像素块，包括分别与多个扫描线以及多个数据线连接的多个像素以及至少一个有源电路；以及数据驱动部，在发光模式下，向所述多个数据线供应数据电压，在人工神经网模式下，向所述多个数据线供应神经网输入信号，在所述人工神经网模式下，向与所述多个像素块中的至少一个像素块连接的扫描线供应扫描信号，并向与所述至少一个像素块连接的数据线供应所述神经网输入信号。
[0006]可以是，所述多个像素块沿着第一方向以及与所述第一方向垂直的第二方向排列为矩阵形式。
[0007]可以是，沿着所述第一方向彼此相邻地配置所述多个像素块，所述多个像素块沿着所述第一方向以所述人工神经网模式驱动。
[0008]可以是，沿着所述第二方向配置所述多个像素块，所述多个像素块沿着所述第二方向以所述人工神经网模式驱动。
[0009]可以是，所述多个像素块中的各个像素块沿着所述第一方向排列为至少一部分重叠，所述多个像素块沿着所述第一方向以所述人工神经网模式驱动。
[0010]可以是，所述人工神经网模式利用卷积神经网络。
[0011]可以是，所述卷积神经网络包括输入层、第一卷积层、第一池化层以及全连接层。
[0012]可以是，所述输入层包括所述多个像素块，并使得与所述多个像素块中的一个像素块对应的数据对应于所述第一卷积层。
[0013]可以是，所述第一卷积层包括针对所述输入层的像素值执行卷积运算的像素的特征值，所述像素的特征值是在所述第一卷积层中通过所述多个像素以及所述至少一个有源电路运算的值。
[0014]可以是，所述第一卷积层包括至少一个特征图，在所述至少一个特征图中存储利用内核进行卷积运算的所述像素的特征值。
[0015]可以是，所述第一池化层将所述至少一个特征图降采样，所述全连接层输出通过所述第一卷积层以及所述第一池化层运算的输出值。
[0016]根据一实施例的显示装置包括：多个像素块，包括分别与多个扫描线以及多个数据线连接的多个像素以及至少一个有源电路；数据驱动部，在发光模式下，向所述多个数据线供应数据电压，在人工神经网模式下，向所述多个数据线供应神经网输入信号；以及时序控制部，将加权值控制信号供应至所述数据驱动部，所述加权值控制信号是反映预先确定的加权值来生成的，所述预先确定的加权值用于利用所述多个像素中的至少一个像素来执行深度学习运算，在所述人工神经网模式下，向与所述多个像素块中的至少一个像素块连接的扫描线供应扫描信号，并向与所述至少一个像素块连接的数据线供应所述神经网输入信号。
[0017]可以是，所述多个像素包括多个第一像素以及多个第二像素，在所述发光模式下，所述多个第一像素以及所述多个第二像素发光，在所述人工神经网模式下，所述多个第二像素执行所述深度学习运算。
[0018]可以是，所述有源电路与所述多个第二像素连接，所述有源电路从被连接的所述多个第二像素接收与所述深度学习运算相对应的有效电流，并向所述时序控制部供应与所述有效电流相对应的神经网输出电压，所述时序控制部在所述神经网输出电压中反映所述预先确定的加权值来生成所述加权值控制信号。
[0019]可以是，所述多个像素块沿着第一方向以及与所述第一方向垂直的第二方向排列为矩阵形式。
[0020]可以是，沿着所述第一方向彼此相邻地配置所述多个像素块，所述多个像素块沿着所述第一方向以所述人工神经网模式驱动。
[0021]可以是，沿着所述第二方向配置所述多个像素块，所述多个像素块沿着所述第二方向以所述人工神经网模式驱动。
[0022]可以是，所述多个像素块中的各个像素块沿着所述第一方向排列为至少一部分重叠，所述多个像素块沿着所述第一方向以所述人工神经网模式驱动。
[0023]可以是，所述人工神经网模式利用卷积神经网络，所述卷积神经网络包括输入层、第一卷积层、第一池化层以及全连接层。
[0024]可以是，所述输入层包括所述多个像素块，并使得与所述多个像素块中的一个像素块对应的数据对应于所述第一卷积层。
[0025]根据一实施例，可以将显示面板划分为多个像素块，并依次或者选择性地驱动，从而计算与其相对应的特征值，因此与将显示面板整体地运用的情况相比，可以分散并防止晶体管、元件等的劣化。
[0026]根据一实施例的效果不限于以上例示的内容，更多种效果包括在本说明书中。
附图说明
[0027]图1是示出根据一实施例的显示装置的概要平面图。
[0028]图2以及图3是示出根据一实施例的显示装置的概要框图。
[0029]图4以及图5是示出在根据一实施例的显示装置中一像素的电路图。
[0030]图6是示出在根据一实施例的显示装置中多个像素相连接的一例的电路图。
[0031]图7是根据一实施例的显示装置中实现的人工神经网的概要概念图。
[0032]图8至图11是在根据一实施例的显示面板中划分区域来示出的平面图。
具体实施方式
[0033]本专利技术可以施加各种变更，可以具有各种形态，将特定实施例例示于附图并在本文中详细说明。但是，其并不用于将本专利技术限定于特定的公开形态，应理解为包括包含在本专利技术的构思及技术范围内的所有变更、等同物乃至替代物。
[0034]第一、第二等用语可以用于说明各种构成要件，但是所述构成要件不应被所述用语限制。所述用语仅以将一个构成要件区分于其它构成要件的目的使用。例如，在不脱离本专利技术的权利范围的同时，第一构成要件可以命名为第二构成要件，相似地第二构成要件可以命名为第一构成要件。除非在文脉上明确表示不同，否则单数的表述包括复数的表述。
[0035]在本申请中，“包括”或“具有”等用语应理解为是要指定存在说明书中记载的特征、数字、步骤、动作、构成要件、部件或这些组合，并不预先排除一个或其以上的其它特征或数字、步骤、动作、构成要件、部件或这些组合的存在或附加可能性。另外，当说到层、膜、区域、板等部分在另一部分“上”时，这不仅包括“直接”在另一部分“上”的情况，还包括在其中间还隔着又另一部分的情况。另外，在本说明书中，在说到某层、膜、区域、板等部分形成在另一部分上(on)的情况下，形成的方向不仅限于上方方向，还包括向侧面或下方方向形成。相反地，在说到层、膜、区域、板等部分形成在另一部分“之下”的情况下，这不仅包括“直接”在另一部分“之下”的情况，还包括在其中间隔着又另一部分的情况。
[0036本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种显示装置，其中，包括：多个像素块，包括分别与多个扫描线以及多个数据线连接的多个像素以及至少一个有源电路；以及数据驱动部，在发光模式下，向所述多个数据线供应数据电压，在人工神经网模式下，向所述多个数据线供应神经网输入信号，在所述人工神经网模式下，向与所述多个像素块中的至少一个像素块连接的扫描线供应扫描信号，并向与所述至少一个像素块连接的数据线供应所述神经网输入信号。2.根据权利要求1所述的显示装置，其中，所述多个像素块沿着第一方向以及与所述第一方向垂直的第二方向排列为矩阵形式。3.根据权利要求2所述的显示装置，其中，沿着所述第一方向彼此相邻地配置所述多个像素块，所述多个像素块沿着所述第一方向以所述人工神经网模式驱动。4.根据权利要求2所述的显示装置，其中，沿着所述第二方向配置所述多个像素块，所述多个像素块沿着所述第二方向以所述人工神经网模式驱动。5.根据权利要求2所述的显示装置，其中，所述多个像素块中的各个像素块沿着所述第一方向排列为至少一部分重叠，所述多个像素块沿着所述第一方向以所述人工神经网模式驱动。6.根据权利要求1所述的显示装置，其中，所述人工神经网模式利用卷积神经网络。7.根据权利要求6所述的显示装置，其中，所述卷积神经网络包括输入层、第一卷积层、第一池化层以及全连接层。8.根据权利要求7所述的显示装置，其中，所述输入层包括所述多个像素块，并使得与所述多个像素块中的一个像素块对应的数据对应于所述第一卷积层。9.根据权利要求8所述的显示装置，其中，所述第一卷积层包括针对所述输入层的像素值执行卷积运算的像素的特征值，所述像素的特征值是在所述第一卷积层中通过所述多个像素以及所述至少一个有源电路运算的值。10.根据权利要求9所述的显示装置，其中，所述第一卷积层包括至少一个特征图，在所述至少一个特征图中存储利用内核进行卷积运算的所述像素的特征值。11.根据权利要求10所述的显示装置，其中，所述第一池化层将所述至少一个特征图降采样，所述全连接层输出通过所述第一卷积层以及所述第一池化层运算的输出值。12.一种显示装置，其中，包括：多个像素块，包括分别与多个扫描线以及多个数据线连接的多个像素以及至少一个有源...
【专利技术属性】
技术研发人员：柳映旭，金弼镐，
申请(专利权)人：三星显示有限公司，
类型：发明
国别省市：
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