JP2022539486A - 深層学習人工ニューラルネットワークにおけるアナログニューラルメモリのための構成可能な入力ブロック及び出力ブロック、並びに物理的レイアウト - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2019年5月2日に出願された「CONFIGURABLE INPUT BLOCKS AND OUTPUT BLOCKS AND PHYSICAL LAYOUT FOR ANALOG NEURAL MEMORY IN DEEP LEARNING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK」と題する米国特許仮出願第62/842,279号、及び2019年6月21日に出願された「CONFIGURABLE INPUT BLOCKS AND OUTPUT BLOCKS AND PHYSICAL LAYOUT FOR ANALOG NEURAL MEMORY IN DEEP LEARNING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK」と題する米国特許出願第16/449,201号の優先権を主張する。
不揮発性メモリセルを利用するアナログニューラルメモリシステムのための構成可能な入力ブロック及び出力ブロック、並びに関連する物理的レイアウトを開示する。
不揮発性メモリセル
表1:図2のフラッシュメモリセル210の動作
表2:図4のフラッシュメモリセル410の動作
表3:図6のフラッシュメモリセル610の動作
不揮発性メモリセルアレイを使用するニューラルネットワーク
VMMアレイ
Ids=Io*e(Vg-Vth)/nVt=w*Io*e(Vg)/nVt
式中、w=e(-Vth)/nVt
式中、Vgはメモリセルへのゲート電圧であり、Vthはメモリセルのスレッショルド電圧であり、Vtは熱電圧=k*T/qであり(式中、kはボルツマン定数、Tはケルビン単位での温度、qは電子電荷である)、nは傾斜係数=1+(Cdep/Cox)であり(式中、Cdep=空乏層の静電容量、Coxはゲート酸化物層の静電容量である)、Ioはスレッショルド電圧に等しいゲート電圧でのメモリセル電流である。Ioは(Wt/L)*u*Cox*(n-1)*Vt2に比例し、式中、uはキャリア移動度であり、Wt及びLは、それぞれ、メモリセルの幅及び長さである。
Vg=n*Vt*log[Ids/wp*Io]
式中、wpは、基準又は周辺メモリセルのwである。
Iout=wa*Io*e(Vg)/nVt、すなわち、
Iout=(wa/wp)*Iin=W*Iin
W=e(Vthp-Vtha)/nVt
式中、メモリアレイの各メモリセルのwa=wである。
Ids=beta*(Vgs-Vth)*Vds、beta=u*Cox*Wt/L、
式中、Wt及びLは、トランジスタのそれぞれの幅及び長さである。
W=α(Vgs-Vth)、
すなわち、重みWは(Vgs-Vth)に比例する。
Ids=1/2*beta*(Vgs-Vth)2、beta=u*Cox*Wt/L
W=α(Vgs-Vth)2、すなわち、重みWは(Vgs-Vth)2に比例する。
表5 図12のVMMアレイ1200の動作
表6:図13のVMMアレイ1300の動作
表7:図14のVMMアレイ1400の動作
表8:図15のVMMアレイ1500の動作
長・短期メモリ
ゲート付き回帰型ユニット
VMMアレイ用の構成可能な入出力システム
入力ブロック及び出力ブロックの構成要素
Claims (63)
- アナログニューラルメモリシステムであって、
複数のベクトル行列乗算アレイであって、各アレイは、行及び列に編成された不揮発性メモリセルを含む、複数のベクトル行列乗算アレイと、
構成可能数Nの前記複数のベクトル行列乗算アレイに入力を提供することが可能な入力ブロックであって、Nは、1と、前記複数のベクトル行列乗算アレイにおけるアレイの総数との間の範囲とすることができる、入力ブロックと、を備え、
前記入力を受け取る前記アレイは、前記入力に応じて出力を提供する、アナログニューラルメモリシステム。 - 前記入力は、前記入力ブロックによって受け取られたアナログ電流に応じて前記入力ブロックによって生成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記入力は、前記入力ブロックによって受け取られた可変長のパルスに応じて前記入力ブロックによって生成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記入力は、前記入力ブロックによって受け取られた一連の均一なパルスに応じて前記入力ブロックによって生成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記入力は、前記入力ブロックによって受け取られたビットのセットに応じて前記入力ブロックによって生成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記不揮発性メモリセルは、スプリットゲートフラッシュメモリセルである、請求項1に記載のシステム。
- 前記不揮発性メモリセルは、積層ゲートフラッシュメモリセルである、請求項1に記載のシステム。
- アナログニューラルメモリシステムであって、
複数のベクトル行列乗算アレイであって、複数のベクトル行列乗算アレイのそれぞれは、行及び列に編成された不揮発性メモリセルを含む、複数のベクトル行列乗算アレイと、
構成可能数Nの前記複数のベクトル行列乗算アレイから出力を提供することが可能な出力ブロックであって、Nは、1と、前記複数のベクトル行列乗算アレイにおけるアレイの総数との間の範囲とすることができる、出力ブロックと、を備え、
前記出力は、受け取られた入力に応じて提供される、アナログニューラルメモリシステム。 - 前記出力ブロックは、
前記N個のベクトル行列乗算アレイから受け取ったアナログ電流を前記出力に変換するためのアナログ-デジタル変換器を含み、前記出力は、一連のデジタルパルスを含む、請求項8に記載のシステム。 - 前記アナログ-デジタル変換器はコンパレータを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記コンパレータは、第1のクロック信号又は第2のクロック信号に応じて動作するように構成することができ、前記第2のクロック信号の周波数は、前記第1のクロック信号の前記周波数より大きい、請求項10に記載のシステム。
- 前記アナログ-デジタル変換器は、積分型アナログ-デジタル変換器を含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記アナログ-デジタル変換器は、ランプ型アナログ-デジタル変換器を含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記アナログ-デジタル変換器は、アルゴリズム型アナログ-デジタル変換器を含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記アナログ-デジタル変換器は、シグマデルタ型アナログ-デジタル変換器を含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記アナログ-デジタル変換器は、逐次比較型アナログ-デジタル変換器を含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記システムは、
前記一連のデジタルパルスを電圧に変換するためのデジタルデータ-電圧変換器を更に備える、請求項9に記載のシステム。 - 前記システムは、
前記アナログ電流をデジタルビットのセットに変換するための積分型アナログ-デジタルデータ変換器を更に備える、請求項9に記載のシステム。 - 前記システムは、
前記デジタルビットのセットを1つ以上のパルスに変換するためのデジタルビット-パルス幅変換器を更に備え、前記1つ以上のパルスの幅は、前記デジタルビットのセットの値に比例する、請求項18に記載のシステム。 - 前記システムは、
前記出力されたアナログ電流を電圧に変換するための電流-電圧変換器を更に備える、請求項9に記載のシステム。 - 前記出力は可変長のパルスである、請求項8に記載のシステム。
- 前記出力は一連の均一なパルスである、請求項8に記載のシステム。
- 前記出力はビットのセットである、請求項8に記載のシステム。
- 前記不揮発性メモリセルは、スプリットゲートフラッシュメモリセルである、請求項8に記載のシステム。
- 前記不揮発性メモリセルは、積層ゲートフラッシュメモリセルである、請求項8に記載のシステム。
- 前記出力ブロックは、温度を補償するために較正を実行する、請求項8に記載のシステム。
- 前記出力ブロックは、プロセス変動又は電圧供給変動を補償するために較正を実行する、請求項8に記載のシステム。
- アナログニューラルメモリシステムであって、
複数のベクトル行列乗算アレイであって、各アレイは、行及び列に編成された不揮発性メモリセルを含む、複数のベクトル行列乗算アレイと、
構成可能数Nの前記ベクトル行列乗算アレイに対するプログラミング動作後に検証動作を実行するための出力ブロックであって、Nは、1と、前記複数のベクトル行列乗算アレイにおけるアレイの総数との間の範囲とすることができる、出力ブロックと、を備える、アナログニューラルメモリシステム。 - 前記検証動作の精度は推論精度を超える、請求項28に記載のシステム。
- 前記推論は、積分型ADCによって実行される、請求項29に記載のシステム。
- アナログニューラルメモリシステムであって、
複数のベクトル行列乗算アレイであって、各アレイは、行及び列に編成された不揮発性メモリセルを含む、複数のベクトル行列乗算アレイと、
第1の構成可能数Nの前記ベクトル行列乗算アレイに入力を提供することが可能な入力ブロックであって、Nは、1と、前記複数のベクトル行列乗算アレイにおけるアレイの総数との間の範囲とすることができる、入力ブロックと、
第2の構成可能数Mの前記ベクトル行列乗算アレイから出力を提供することが可能な出力ブロックであって、Mは、1と、前記複数のベクトル行列乗算アレイにおけるアレイの総数との間の範囲とすることができる、出力ブロックと、を備え、
前記出力ブロックは、前記入力に応じて前記出力を生成する、アナログニューラルメモリシステム。 - 前記入力は、前記入力ブロックによって受け取られたアナログ電流に応じて前記入力ブロックによって生成される、請求項31に記載のシステム。
- 前記入力は、前記入力ブロックによって受け取られた可変長のパルスに応じて前記入力ブロックによって生成される、請求項31に記載のシステム。
- 前記入力は、前記入力ブロックによって受け取られた一連の均一なパルスに応じて前記入力ブロックによって生成される、請求項31に記載のシステム。
- 前記入力は、前記入力ブロックによって受け取られたビットのセットに応じて前記入力ブロックによって生成される、請求項31に記載のシステム。
- 前記出力はアナログ電流である、請求項31に記載のシステム。
- 前記出力は可変長のパルスである、請求項31に記載のシステム。
- 前記出力は一連の均一なパルスである、請求項31に記載のシステム。
- 前記出力はビットのセットである、請求項31に記載のシステム。
- 前記出力ブロックは、コンパレータを含むアナログ-デジタル変換器を含む、請求項31に記載のシステム。
- 前記コンパレータは、第1のクロック信号又は第2のクロック信号に応じて動作するように構成することができ、前記第2のクロック信号の周波数は、前記第1のクロック信号の前記周波数より大きい、請求項40に記載のシステム。
- 前記コンパレータは、変換中に粗比較期間又は微細比較期間で動作するように構成することができる、請求項40に記載のシステム。
- 前記不揮発性メモリセルは、スプリットゲートフラッシュメモリセルである、請求項31に記載のシステム。
- 前記不揮発性メモリセルは、積層ゲートフラッシュメモリセルである、請求項31に記載のシステム。
- 前記出力ブロックは、温度を補償するために較正を実行する、請求項31に記載のシステム。
- 前記出力ブロックは、プロセス変動を補償するために較正を実行する、請求項31に記載のシステム。
- 前記出力ブロックは、電圧供給変動を補償するために較正を実行する、請求項31に記載のシステム。
- アナログニューラルメモリシステムであって、
複数のベクトル行列乗算アレイであって、各ベクトル行列乗算アレイは、行及び列に編成された不揮発性メモリセルを含む、複数のベクトル行列乗算アレイと、
前記ベクトル行列乗算アレイのうちの1つ以上から出力ニューロン電流を受け取り、ランプ型アナログ-デジタル変換器を使用してデジタル出力ビットを生成することが可能な出力ブロックと、を備える、アナログニューラルメモリシステム。 - 離散的又は連続的なランピング基準電圧を更に備える、請求項48に記載のシステム。
- サンプルアンドホールド回路と、コンパレータと、を更に備え、ランピング基準電圧が前記コンパレータの入力に印加される、請求項48に記載のシステム。
- 前記ランピング基準電圧は、粗電圧ランプ、続いて複数の微細電圧ランプを含む、請求項50に記載のシステム。
- 前記粗電圧ランプは、複数の粗ランピング電圧を含む、請求項51に記載のシステム。
- アナログニューラルメモリシステムであって、
複数のベクトル行列乗算アレイであって、各ベクトル行列乗算アレイは、不揮発性メモリセルを含む、複数のベクトル行列乗算アレイと、
複数のデジタル入力ビットを、前記ベクトル行列乗算アレイのうちの少なくとも1つに対するタイミング入力として、バイナリインデックス化された時間加算信号に変換することが可能な入力ブロックと、を備える、アナログニューラルメモリシステム。 - 前記入力ブロックは、各桁入力ビットに対してバイナリインデックス化パルスを生成する、請求項53に記載のシステム。
- 前記入力ブロックは、各入力デジタルビットに対する記憶ラッチを含む、請求項53に記載のシステム。
- バイナリインデックス化パルスを生成するための生成器を更に備える、請求項53に記載のシステム。
- 前記入力ブロックは行デコーダを含む、請求項53に記載のシステム。
- 前記バイナリインデックス化された時間加算信号は、各行に対するデジタル入力ビットに応じて生成される、請求項53に記載のシステム。
- 前記時間加算は、LSBからMSBまで、又は任意のランダムな順序である、請求項53に記載のシステム。
- 複数のベクトル行列乗算アレイを含むアナログニューラルメモリに対して出力変換を実行する方法であって、各ベクトル行列乗算アレイは不揮発性メモリセルを含み、前記方法は、
前記複数のベクトル行列乗算アレイのうちの1つ以上から出力ニューロン電流を受け取るステップと、
前記出力ニューロン電流及びランプ型アナログ-デジタル変換器を使用してデジタル出力ビットを生成するステップであって、前記変換器は、粗比較モード及び微細比較モードで動作する、ステップと、を含む、方法。 - 前記生成するステップは、動的コンパレータを利用する、請求項60に記載の方法。
- 前記動的コンパレータは、粗比較モード及び前記微細比較モードに関して異なるように構成されている、請求項61に記載の方法。
- 前記動的コンパレータは、粗比較モードのための第1の比較クロック及び前記微細比較モードのための第2の比較クロックを受け取り、前記第2の比較クロックの周波数は、前記第1の比較クロックの前記周波数を超える、請求項62に記載の方法。
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---|---|---|---|---|
US10970630B1 (en) * | 2017-06-15 | 2021-04-06 | National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc | Neuromorphic computing architecture with dynamically accessible contexts |
US20210125049A1 (en) * | 2019-10-29 | 2021-04-29 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | System for executing neural network |
US11355184B2 (en) | 2020-03-05 | 2022-06-07 | Silicon Storage Technology, Inc. | Analog neural memory array in artificial neural network with substantially constant array source impedance with adaptive weight mapping and distributed power |
US11875852B2 (en) | 2020-07-06 | 2024-01-16 | Silicon Storage Technology, Inc. | Adaptive bias decoder to provide a voltage to a control gate line in an analog neural memory array in artificial neural network |
WO2022146468A1 (en) * | 2021-01-01 | 2022-07-07 | Silicon Storage Technology, Inc. | Digital output mechanisms for analog neural memory in a deep learning artificial neural network |
US20220215239A1 (en) * | 2021-01-01 | 2022-07-07 | Silicon Storage Technology, Inc. | Digital output mechanisms for analog neural memory in a deep learning artificial neural network |
US20220230064A1 (en) * | 2021-01-20 | 2022-07-21 | Mediatek Singapore Pte. Ltd. | Calibration of analog circuits for neural network computing |
US11693560B2 (en) | 2021-01-22 | 2023-07-04 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | SRAM-based cell for in-memory computing and hybrid computations/storage memory architecture |
US11720784B2 (en) * | 2021-04-01 | 2023-08-08 | Mythic, Inc. | Systems and methods for enhancing inferential accuracy of an artificial neural network during training on a mixed-signal integrated circuit |
WO2022232947A1 (en) * | 2021-05-07 | 2022-11-10 | Blumind Inc. | System, method, and computer device for transistor-based neural networks |
TWI769875B (zh) * | 2021-06-24 | 2022-07-01 | 國立中央大學 | 深度學習網路裝置、其使用的記憶體存取方法與非揮發性儲存媒介 |
JP2023088730A (ja) * | 2021-12-15 | 2023-06-27 | キオクシア株式会社 | 演算システム |
WO2023141701A1 (en) | 2022-01-25 | 2023-08-03 | Blumind Inc. | Analog systems and methods for audio feature extraction and natural language processing |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6346581A (ja) * | 1986-08-13 | 1988-02-27 | Toshiba Corp | 半導体記憶装置 |
JP2005322198A (ja) * | 2004-04-07 | 2005-11-17 | Sony Corp | データ処理装置 |
US20190034111A1 (en) * | 2017-07-19 | 2019-01-31 | Imec Vzw | Control plane organization for flexible digital data plane |
WO2019055182A1 (en) * | 2017-09-15 | 2019-03-21 | Silicon Storage Technology, Inc. | SYSTEM AND METHOD FOR IMPLEMENTING CONVOLUTE NEURAL NETWORKS CONFIGURABLE WITH FLASH MEMOIRES |
Family Cites Families (46)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR940001173B1 (ko) * | 1988-08-31 | 1994-02-16 | 후지쓰 가부시끼가이샤 | 뉴로 컴퓨터 |
DE69026740D1 (de) | 1989-02-28 | 1996-06-05 | Fujitsu Ltd | Fehler absorbierendes System in einem neuronalen Rechner |
US5029130A (en) | 1990-01-22 | 1991-07-02 | Silicon Storage Technology, Inc. | Single transistor non-valatile electrically alterable semiconductor memory device |
US5298796A (en) | 1992-07-08 | 1994-03-29 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Nonvolatile programmable neural network synaptic array |
JP3561096B2 (ja) * | 1996-09-10 | 2004-09-02 | 株式会社東芝 | 関数学習装置 |
JP3910707B2 (ja) * | 1997-12-01 | 2007-04-25 | 松下電器産業株式会社 | ディジタル信号処理回路 |
KR100370164B1 (ko) * | 2000-12-20 | 2003-01-30 | 주식회사 하이닉스반도체 | 비트라인의 누설전류 보상이 가능한 풀업회로 |
JP2003263624A (ja) * | 2002-03-07 | 2003-09-19 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ニューラル・ネットワーク装置の学習演算回路 |
US6747310B2 (en) | 2002-10-07 | 2004-06-08 | Actrans System Inc. | Flash memory cells with separated self-aligned select and erase gates, and process of fabrication |
US7366021B2 (en) * | 2005-05-04 | 2008-04-29 | Micron Technology, Inc. | Method and apparatus for sensing flash memory using delta sigma modulation |
ITTO20070109A1 (it) * | 2007-02-14 | 2008-08-15 | St Microelectronics Srl | Circuito e metodo di lettura per un dispositivo di memoria non volatile basati sulla generazione adattativa di una grandezza elettrica di riferimento |
US7768868B2 (en) | 2007-06-15 | 2010-08-03 | Micron Technology, Inc. | Digital filters for semiconductor devices |
US7755948B2 (en) * | 2008-08-19 | 2010-07-13 | Agere Systems Inc. | Process and temperature tolerant non-volatile memory |
CN102203877B (zh) * | 2008-09-30 | 2016-07-06 | Lsi公司 | 使用解码器性能反馈的用于存储器器件的软数据生成的方法和装置 |
US7868800B2 (en) * | 2008-10-22 | 2011-01-11 | Industrial Technology Research Institute | Mixed-signal control apparatus of modulation system |
US8473439B2 (en) * | 2010-12-08 | 2013-06-25 | International Business Machines Corporation | Integrate and fire electronic neurons |
TWI530183B (zh) * | 2011-12-08 | 2016-04-11 | Sony Corp | An imaging element, a control method, and an imaging device |
US10217045B2 (en) * | 2012-07-16 | 2019-02-26 | Cornell University | Computation devices and artificial neurons based on nanoelectromechanical systems |
US9164526B2 (en) * | 2012-09-27 | 2015-10-20 | Sandisk Technologies Inc. | Sigma delta over-sampling charge pump analog-to-digital converter |
US8643168B1 (en) * | 2012-10-16 | 2014-02-04 | Lattice Semiconductor Corporation | Integrated circuit package with input capacitance compensation |
US9325321B2 (en) * | 2013-03-13 | 2016-04-26 | Microsemi SoC Corporation | Background auto-refresh apparatus and method for non-volatile memory array |
KR102140787B1 (ko) | 2014-07-07 | 2020-08-03 | 삼성전자주식회사 | 저항성 메모리 장치, 저항성 메모리 시스템 및 저항성 메모리 장치의 동작방법 |
US10325655B2 (en) * | 2015-04-10 | 2019-06-18 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Temperature compensation circuits |
US9654132B2 (en) * | 2015-07-08 | 2017-05-16 | Marvell World Trade Ltd. | Hybrid charge-sharing charge-redistribution DAC for successive approximation analog-to-digital converters |
US10748058B2 (en) * | 2015-12-28 | 2020-08-18 | International Business Machines Corporation | LUT based neuron membrane potential update scheme in STDP neuromorphic systems |
US10216703B2 (en) * | 2016-02-08 | 2019-02-26 | Spero Devices, Inc. | Analog co-processor |
KR102505695B1 (ko) * | 2016-03-18 | 2023-03-02 | 가부시키가이샤 한도오따이 에네루기 켄큐쇼 | 반도체 장치 및 이를 사용한 시스템 |
US11308383B2 (en) | 2016-05-17 | 2022-04-19 | Silicon Storage Technology, Inc. | Deep learning neural network classifier using non-volatile memory array |
US10123143B2 (en) | 2016-09-26 | 2018-11-06 | Cirrus Logic, Inc. | Correction for speaker monitoring |
US11238887B2 (en) * | 2017-01-23 | 2022-02-01 | Dsp Group Ltd. | Interface to leaky spiking neurons |
JP2018133016A (ja) * | 2017-02-17 | 2018-08-23 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | ニューラルネットワークシステム |
US10896367B2 (en) | 2017-03-07 | 2021-01-19 | Google Llc | Depth concatenation using a matrix computation unit |
JPWO2018163005A1 (ja) * | 2017-03-10 | 2020-01-23 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | タッチパネルシステム、電子機器および半導体装置 |
US10460817B2 (en) | 2017-07-13 | 2019-10-29 | Qualcomm Incorporated | Multiple (multi-) level cell (MLC) non-volatile (NV) memory (NVM) matrix circuits for performing matrix computations with multi-bit input vectors |
JP2019028569A (ja) * | 2017-07-26 | 2019-02-21 | 株式会社東芝 | メモリシステム、半導体記憶装置及び信号処理システム |
KR20190020408A (ko) * | 2017-08-21 | 2019-03-04 | 에스케이하이닉스 주식회사 | 고 선형성의 투-스텝 싱글-슬롭 비교 장치 및 그에 따른 씨모스 이미지 센서 |
US10748630B2 (en) | 2017-11-29 | 2020-08-18 | Silicon Storage Technology, Inc. | High precision and highly efficient tuning mechanisms and algorithms for analog neuromorphic memory in artificial neural networks |
US10594334B1 (en) * | 2018-04-17 | 2020-03-17 | Ali Tasdighi Far | Mixed-mode multipliers for artificial intelligence |
CN108932548A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-12-04 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 一种基于fpga的稀疏度神经网络加速系统 |
US10205463B1 (en) | 2018-07-18 | 2019-02-12 | Teledyne Scientific & Imaging, Llc | Dual-gain single-slope ADC with digital CDS |
US10861553B2 (en) * | 2018-09-27 | 2020-12-08 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. | Device-region layout for embedded flash |
US11061646B2 (en) * | 2018-09-28 | 2021-07-13 | Intel Corporation | Compute in memory circuits with multi-Vdd arrays and/or analog multipliers |
CN109658471B (zh) * | 2018-12-20 | 2023-07-25 | 上海联影医疗科技股份有限公司 | 一种医学图像重建方法和系统 |
US20220123847A1 (en) * | 2019-01-11 | 2022-04-21 | Apple Inc. | Method for measurement of ue-to-ue reference signal in new radio networks with cross-link interference |
US10756748B1 (en) * | 2019-04-26 | 2020-08-25 | Xilinx, Inc. | Capacitor-enhanced comparator for switched-capacitor (SC) circuits with reduced kickback |
US11562249B2 (en) * | 2019-05-01 | 2023-01-24 | International Business Machines Corporation | DNN training with asymmetric RPU devices |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6346581A (ja) * | 1986-08-13 | 1988-02-27 | Toshiba Corp | 半導体記憶装置 |
JP2005322198A (ja) * | 2004-04-07 | 2005-11-17 | Sony Corp | データ処理装置 |
US20190034111A1 (en) * | 2017-07-19 | 2019-01-31 | Imec Vzw | Control plane organization for flexible digital data plane |
WO2019055182A1 (en) * | 2017-09-15 | 2019-03-21 | Silicon Storage Technology, Inc. | SYSTEM AND METHOD FOR IMPLEMENTING CONVOLUTE NEURAL NETWORKS CONFIGURABLE WITH FLASH MEMOIRES |
JP2020534686A (ja) * | 2017-09-15 | 2020-11-26 | シリコン ストーリッジ テクノロージー インコーポレイテッドSilicon Storage Technology, Inc. | フラッシュメモリを備えた構成可能な畳み込みニューラルネットワークを実装するためのシステム及び方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
MICHAEL KLACHKO; ET AL: ""IMPROVING NOISE TOLERANCE OF MIXED-SIGNAL NEURAL NETWORKS"", ARXIV.ORG, JPN5022007820, 3 April 2019 (2019-04-03), US, pages 1 - 8, ISSN: 0005001437 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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