申请/专利权人：安徽大学

申请日：2023-04-23

公开（公告）日：2023-08-11

公开（公告）号：CN116579395A

主分类号：G06N3/063

分类号：G06N3/063;G11C11/54

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.29#实质审查的生效;2023.08.11#公开

摘要：本发明公开一种针对SkipStructure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿法，属于忆阻器技术领域；原位补偿法包括S1，确定补偿方程的相关系数；S2，测试相关系数与输出误差之间的关系；S3，根据S2得到的测试数据，进行数据拟合，并建立补偿方程；S4，在阵列输出结果时，运用S3建立的补偿方程，对输出结果进行原位补偿；本发明的补偿方法能够解决忆阻器阵列在实现SkipStructure式深度神经网络时误差层层叠加所导致的精度下降问题，从而对于硬件实现跳跃式结构神经网络有很大的优化作用。

主权项：1.一种针对SkipStructure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿法，其特征在于，包括以下步骤；S1，确定补偿方程的相关系数；S2，测试相关系数与输出误差之间的关系；S3，根据S2得到的测试数据，进行数据拟合，并建立补偿方程；S4，在阵列输出结果时，运用S3建立的补偿方程，对输出结果进行原位补偿。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽大学 一种针对Skip Structure深度神经网络硬件精度问题的原位补偿法

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