一种基于铁电晶体管器件的储备池计算系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，该系统利用铁电晶体管器件与二值化全连接输出层实现储备池计算系统，先通过输入层中Mask掩膜单元的掩膜操作，增加输入信号的丰富度；再利用储备池层中铁电晶体管器件的非线性特性对掩码处理后的信号进行非线性处理，将数据映射到高维，采样铁电晶体管器件输出的漏极电流训练二值化全连接输出层，获取所属储备池层的输出权重参数，测试阶段将铁电晶体管的输出漏极电流与权重参数进行乘积并给出预测结果。本发明专利技术能够实现对健康和异常心电信号的识别，其识别准确率可达99.2%，大幅度减少输出层的权重参数的数量；仅需一层输出层，且权重参数全部二值化，有效降低了存储资源的消耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于芯片存储器存储术领域，尤其涉及一种基于铁电晶体管器件的储备池计算系统。

技术介绍

1、储备池计算（reservoir computing，rc）是一种适用于处理时序信号的高效人工神经网络，其来源于传统的循环神经网络（recurrent neural network，rnn）。

2、循环神经网络在时间序列信号的识别上有很广泛的应用，但是传统的循环神经网络在训练时存在梯度消失和梯度爆炸问题，导致其难以训练。目前的许多研究已经证明，循环神经网络可以被一个非线性的物理系统所替代实现。这个物理系统在储备池计算中被称为储备池。传统意义上，一个完整的储备池计算系统由一个输入层、一个储备池和一个浮点精度全连接输出层组成，储备池中是由非线性节点组成，浮点精度全连接输出层中的权重参数会占用较大的存储资源。

3、为了方便物理实现，当下的物理储备池计算系统是利用单节点加延时反馈的方式实现储备池的功能，并且对储备池中的输出状态进行采样，作为训练数据，用于训练输出层。

4、目前很多储备池计算系统中，采用的是动态忆阻器构建储备池，输出层本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，每个所述Mask掩膜单元为随机生成的由+1、-1组成的长度固定为5的随机序列。

3.根据权利要求1所述的基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，所述铁电晶体管器件包括栅极、源端、漏端和一个衬底构成，其中，所述铁电晶体管器件的栅极包括金属层、铁电层和绝缘层。

4.根据权利要求1所述的基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，所述储备池的数量和Mask掩膜单元的数量相等。

5.根据权利要求1所述的...

【技术特征摘要】

1.一种基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，每个所述mask掩膜单元为随机生成的由+1、-1组成的长度固定为5的随机序列。

3.根据权利要求1所述的基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，所述铁电晶体管器件包括栅极、源端、漏端和一个衬底构成，其中，所述铁电晶体管器件的栅极包括金属层、铁电层和绝缘层。

4.根据权利要求1所述的基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，所述储备池的数量和mask掩膜单元的数量相等。

5.根据权利要求1所述的基于铁电晶体管器件的储备池计算系统，其特征在于，所述输出层的权重参数是由+1、-1组成的多维度矩阵。

【专利技术属性】
技术研发人员：覃广，陈佳佳，许嘉诚，玉虓，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：