【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
公开了包括模拟阵列和数字阵列的人工神经网络的多个示例。
技术介绍
1、人工神经网络模拟生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)，并且用于估计或近似可取决于大量输入并且通常未知的函数。人工神经网络通常包括互相交换消息的互连″神经元″层。
2、图1示出了人工神经网络，其中圆圈表示神经元的输入或层。连接部(称为突触)用箭头表示并且具有可以根据经验进行调整的数值权重。这使得神经网络适应于输入并且能够学习。通常，神经网络包括多个输入的层。通常存在神经元的一个或多个中间层，以及提供神经网络的输出的神经元的输出层。处于每一级别的神经元分别地或共同地根据从突触所接收的数据作出决定。
3、在开发用于高性能信息处理的人工神经网络方面的主要挑战中的一个挑战是缺乏足够的硬件技术。实际上，实际神经网络依赖于大量的突触，从而实现神经元之间的高连通性，即非常高的计算并行性。原则上，此类复杂性可通过数字超级计算机或专用图形处理单元集群来实现。然而，相比于生物网络，这些方法除了高成本之外，能量效率也很普通，生物网络主要由于其执行低精度的模拟...
【技术保护点】
1.一种人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
2.根据权利要求1所述的人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
3.根据权利要求2所述的人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
4.根据权利要求3所述的人工神经网络系统，其中在所述模拟阵列的读取期间，所述第一行解码器和所述第一高电压行解码器将第一组电压施加到所述模拟阵列。
5.根据权利要求4所述的人工神经网络系统，其中在所述数字阵列的读取期间，所述第二行解码器和所述第二高电压行解码器将第二组电压施加到所述数字阵列，所述第二组电压不同于所述第一组电压。>
6.根据权利...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
2.根据权利要求1所述的人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
3.根据权利要求2所述的人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
4.根据权利要求3所述的人工神经网络系统，其中在所述模拟阵列的读取期间，所述第一行解码器和所述第一高电压行解码器将第一组电压施加到所述模拟阵列。
5.根据权利要求4所述的人工神经网络系统，其中在所述数字阵列的读取期间，所述第二行解码器和所述第二高电压行解码器将第二组电压施加到所述数字阵列，所述第二组电压不同于所述第一组电压。
6.根据权利要求3所述的人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括在所述模拟阵列的读取和所述数字阵列的读取期间使用的读取电路。
7.根据权利要求6所述的人工神经网络系统，其中在所述数字阵列的读取期间，如果由所述读取电路生成的输出位的大多数为″1″，则所述读取电路输出″1″，并且如果由所述读取电路生成的输出位的少于大多数为″1″，则所述读取电路输出″0″。
8.根据权利要求1所述的人工神经网络系统，其中所述数字阵列包括用户数据阵列和系统数据阵列。
9.根据权利要求8所述的人工神经网络系统，其中相比于针对所述用户数据阵列，针对所述系统数据阵列的读取、编程或擦除中的一者或多者的速度更慢。
10.根据权利要求8所述的人工神经网络系统，其中相比于针对所述用户数据阵列，所述系统数据阵列的读取的速度更慢。
11.根据权利要求8所述的人工神经网络系统，其中所述系统数据阵列的耐久性小于所述用户数据阵列的耐久性。
12.一种人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
13.根据权利要求12所述的人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
14.根据权利要求13所述的人工神经网络系统，所述人工神经网络系统包括：
15.根据权利要求14所述的人工神经网络系统，其中在所述模拟阵列的读取期间，所述第一行解码器和所述第一高电压行解码器将第一组电压施加到所述模拟阵列。
16.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：H·V·特兰，T·乌，S·洪，S·特林，A·李，
申请(专利权)人：硅存储技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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