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摘 要:本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种基于忆阻器的自供能设备及其脉冲神经网络优化方法。本发明在对忆阻器交叉阵列和脉冲神经网络进行网络分块映射的基础上,根据脉冲神经网络的运行特点,对脉冲神经网络的运行规模进行能量等级划分,将脉冲神经网络的运行模式调整为“闲置‑部分激活‑全激活”模式,可以利用环境能量等级预测的方法预测供能周期的能量等级变化,合理调整脉冲神经网络的运行规模,挽救供能周期边界处的未完成任务的进度,实现能量等级平滑过渡。应用本发明可以使得脉冲神经网络的运行适应环境能量的变化,脉冲神经网络在微弱的供能条件下依然能够持续正常运行,提高了自供能设备上的脉冲神经网络的吞吐率和能效。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110110192.1 | 专利名称: | 基于忆阻器的自供能设备及其脉冲神经网络优化方法 |
申请日: | 2021-01-26 | 申请/专利权人 | 首都师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 北京市海淀区西三环北路105号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/049搜分类 电路元件 电阻网络 集成电路 芯片搜索 |
公开/公告日: | 2023-11-24 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112949819B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |