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使用非易失性存储器阵列的深入学习神经网络分类器

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本发明公开了一种人工神经网络设备，该人工神经网络设备利用一个或多个非易失性存储器阵列作为突触。该突触被配置为接收输入并且从其生成输出。神经元被配置为接收输出。该突触包括多个存储器单元，其中存储器单元中的每个存储器单元包括：间隔开的源极区和漏极区，该源极区和漏极区在半导体基板中形成，其中沟道区在源极区和漏极区之间延伸；浮栅，该浮栅设置在沟道区的第一部分上方并且与其绝缘；和非浮栅，该非浮栅设置在沟道区的第二部分上方并且与其绝缘。多个存储器单元中的每个存储器单元被配置为存储权重值，该权重值与浮栅上的电子数量相对应。多个存储器单元被配置为将所述输入乘以所存储的权重值以生成输出。

著录项

公开/公告号CN109196528A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-01-11

原文格式PDF
申请/专利权人硅存储技术公司;加州大学评议会;
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申请/专利号CN201780030390.9
发明设计人 F.M.巴亚特;X.郭;D.斯特鲁科夫;N.杜;H.V.陈;V.蒂瓦里;M.雷藤;
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申请日2017-05-12
分类号G06N3/04(20060101);
代理机构72001 中国专利代理(香港)有限公司;
代理人吕传奇;闫小龙
地址美国加利福尼亚州
入库时间 2024-02-19 09:04:37

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-02-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20170512

实质审查的生效
2019-01-11

公开

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