申请/专利权人：厦门半导体工业技术研发有限公司

申请日：2023-09-13

公开（公告）日：2023-12-12

公开（公告）号：CN117217271A

主分类号：G06N3/063

分类号：G06N3/063;G06F12/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要：本申请的实施例提供了一种基于RRAM阵列的神经网络输入调整方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取包括与RRAM阵列中每一行对应的待输入值的输入数据；根据神经网络的若干权重，确定RRAM阵列中每一行对应的理想单位电流值以及权重写入后的实际单位电流值；根据RRAM阵列中每一行对应的待输入值、理想单位电流值以及实际单位电流值，确定RRAM阵列在实际输出与理想输出两个状态之间的总误差；若总误差的绝对值大于或等于第一阈值，则逐行计算RRAM阵列中每一行对应的累计误差，并根据每一行对应的累计误差对其对应的待输入值进行调整，得到目标输入数据。本申请实施例的技术方案提升基于RRAM器件的计算结果的准确率，进而保证神经网络的识别结果的准确性。

主权项：1.一种基于RRAM阵列的神经网络输入调整方法，其特征在于，包括：获取神经网络的输入数据，所述输入数据包括与RRAM阵列中每一行对应的待输入值；根据所述神经网络的若干权重，确定所述RRAM阵列中每一行对应的理想单位电流值，所述理想单位电流值为该行在输入值为1时对应的理想电流值；将若干所述权重写入所述RRAM阵列中，确定所述RRAM阵列中每一行对应的实际单位电流值，所述实际单位电流值为该行在输入值为1时对应的实际电流值；根据所述RRAM阵列中每一行对应的待输入值、理想单位电流值以及实际单位电流值，确定所述RRAM阵列在实际输出与理想输出两个状态之间的总误差；若所述总误差的绝对值大于或等于第一阈值，则逐行计算所述RRAM阵列中每一行对应的累计误差，并根据每一行对应的所述累计误差对其对应的待输入值进行调整，以减少该行对应的所述累计误差或者减少所述累计误差的增值；根据所述RRAM阵列中每一行调整后的所述待输入值，得到目标输入数据。

全文数据：

权利要求：

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