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用于深度学习神经网络中使用的模拟神经存储器系统中的存储器单元的温度和泄漏补偿

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本发明公开了用于为深度学习神经网络中使用的模拟神经形态存储器系统提供温度补偿和泄漏补偿的多个实施方案。用于提供温度补偿的实施方案实现了对存储器系统中的设备、参考存储器单元或选择的存储器单元的离散的或连续的自适应斜率补偿和重新归一化。用于在存储器系统中的存储器单元内提供泄漏补偿的实施方案实现自适应擦除栅耦合或在控制栅端子上施加负偏置、在字线端子上施加负偏置或在源极线端子上施加偏置。

著录项

公开/公告号CN112602095A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-02

原文格式PDF
申请/专利权人硅存储技术股份有限公司;
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申请/专利号CN201980055114.7
发明设计人 H·V·特兰;V·蒂瓦里;M·雷顿;N·多;S·莱姆克;
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申请日2019-07-23
分类号G06N3/063(20060101);G06G7/16(20060101);G06F17/16(20060101);
代理机构31100 上海专利商标事务所有限公司;
代理人陈斌
地址美国加利福尼亚州
入库时间 2023-06-19 10:25:58

法律信息

法律状态公告日

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法律状态
2022-05-27

授权

发明专利权授予

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