申请/专利权人：香港大学

申请日：2023-10-11

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875383A

主分类号：G06N3/063

分类号：G06N3/063;G06F7/50

优先权：["20221011 US 63/415147"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：一种测量神经网络的输入特征与过滤器之间的互相关性或相似度的方法，其使用RRAM交叉开关架构以运行用于存内计算的基于加法减法的神经网络。相关性计算使用AdderNet的L1范数运算。RRAM交叉开关的RCM结构兼具存储和计算，因此处理过程在模拟域中完成，具有低功耗、低延迟和面积小的特点。此外，RRAM器件的非理想性所带来的影响可以通过该结构内含的基于比率的特性得到减轻。

主权项：1.一种测量神经网络的输入特征和过滤器之间的互相关性或相似度的方法，其使用RRAM交叉开关架构以并行运行用于存内计算的基于加法减法的神经网络，其中相关性计算使用AdderNet的L1范数运算，并且其中，RRAM交叉开关的RCM结构兼具存储和计算，使得处理在模拟域中进行；以及通过结构内含的基于比率的特征减轻RRAM交叉开关的非理想性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 香港大学 用于基于忆阻器的存内计算中的加法和减法的系统和方法

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