JP7398552B2 - アナログ-デジタル変換に先立つ初期統合をもたらすニューラル・ネットワーク回路 - Google Patents
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Description
を得るべくノード202において関数f(・)に与えられる。ニューラル・ネットワークは、層の間に複数のそのような接続を含むこと、およびこのことは、例示的であるに過ぎないことが、認識されよう。
Claims (10)
- デバイスであって、
複数のアナログ電圧を出力するように構成された第1のシナプシス・アレイと、
複数の入力配線を有する第2のシナプシス・アレイと、
前記第1のシナプシス・アレイおよび前記第2のシナプシス・アレイに動作上、結合されたネットワークと、
前記第1のシナプシス・アレイに動作上、結合された少なくとも1つのコンパレータであって、前記複数のアナログ電圧のうちの1つが所定のしきい値を超えるかどうかを各ビットが示すビットのベクトルを生成すべく前記複数のアナログ電圧を前記所定のしきい値と比較すること、および前記ネットワークを介してビットの前記ベクトルを送信することを行うように適合させられた、前記コンパレータと、
前記第1のシナプシス・アレイおよび前記ネットワークに動作上、結合された少なくとも1つのアナログ-デジタル変換器であって、前記複数のアナログ電圧をデジタル値のベクトルに変換すること、および前記ネットワークを介してデジタル値の前記ベクトルを送信することを行うように構成された、前記アナログ-デジタル変換器と、
前記第2のシナプシス・アレイおよび前記ネットワークに動作上、結合された少なくとも1つの変調器であって、
前記ネットワークからビットの前記ベクトルを受信すること、
ビットの前記ベクトルを処理することであって、ビットの前記ベクトルの対応するビットが、前記所定のしきい値が超えられたことを示すとき、前記第2のシナプシス・アレイの前記複数の入力配線の各々にパルスを供給することを含む、ビットの前記ベクトルを前記処理すること、
前記ネットワークからデジタル値の前記ベクトルを受信すること、および
デジタル値の前記ベクトルを処理することであって、前記第2のシナプシス・アレイの前記複数の入力配線の各々に、デジタル値の前記ベクトルの対応するデジタル値に比例する持続時間を各々が有するパルスを供給することを含む、デジタル値の前記ベクトルを前記処理すること
を行うように構成された、前記変調器と
を備え、
ビットの前記ベクトルを前記受信すること、またはビットの前記ベクトルを前記処理すること、あるいはその両方は、前記複数のアナログ電圧を前記変換すること、またはデジタル値の前記ベクトルを前記送信すること、あるいはその両方と並行に行われる、デバイス。 - 前記第1のシナプシス・アレイおよび前記第2のシナプシス・アレイの各々が、複数の順序付けられた入力配線と、複数の順序付けられた出力配線と、前記複数の入力配線のうちの1つ、および前記複数の出力配線のうちの1つに各々が動作上、結合された複数のシナプシスとを備える、請求項1に記載のデバイス。
- 前記複数のシナプシスの各々が、ニューラル・ネットワークの重みを記憶するように構成された抵抗変化型要素を備える、請求項2に記載のデバイス。
- 前記シナプシス・アレイが、訓練されたニューラル・ネットワークとして構成される、請求項1に記載のデバイス。
- 前記複数のアナログ電圧の各々が、符号なしの値に対応する、請求項1に記載のデバイス。
- 前記複数のアナログ電圧の各々が、符号付きの値に対応する、請求項1に記載のデバイス。
- 前記少なくとも1つのコンパレータが、少なくとも2つのコンパレータを備え、前記複数のアナログ電圧を前記所定のしきい値と比較することが、符号を決定すべく第1のコンパレータを前記アナログ電圧に適用すること、および前記アナログ電圧が前記所定のしきい値を超えるかどうかを決定すべく第2のコンパレータを前記アナログ電圧に適用することを含む、請求項6に記載のデバイス。
- 前記第1のシナプシス・アレイが、前記複数のアナログ電圧のうちの1つを記憶すること、および出力することを行うように各々が構成された複数のキャパシタを備える、請求項1に記載のデバイス。
- 方法であって、
複数のアナログ電圧のうちの1つが所定のしきい値を超えるかどうかを各ビットが示すビットのベクトルを生成すべく第1のシナプシス・アレイから出力された前記複数のアナログ電圧を前記所定のしきい値と比較すること、
ビットの前記ベクトルを処理することであって、ビットの前記ベクトルの対応するビットが、前記所定のしきい値が超えられたことを示すとき、第2のシナプシス・アレイの複数の入力配線の各々にパルスを供給することを含む、ビットの前記ベクトルを前記処理すること、
ビットの前記ベクトルを前記処理することと並行して、前記複数のアナログ電圧をデジタル値のベクトルに変換すること、および
ビットの前記ベクトルを前記処理することの後に続いて、前記第2のシナプシス・アレイの前記複数の入力配線の各々に、デジタル値の前記ベクトルの対応するデジタル値に比例する持続時間を各々が有するパルスを供給すること
を含む、方法。 - プロセッサに、
複数のアナログ電圧のうちの1つが所定のしきい値を超えるかどうかを各ビットが示すビットのベクトルを生成すべく第1のシナプシス・アレイから出力された前記複数のアナログ電圧を前記所定のしきい値と比較すること、
ビットの前記ベクトルを処理することであって、ビットの前記ベクトルの対応するビットが、前記所定のしきい値が超えられたことを示すとき、第2のシナプシス・アレイの複数の入力配線の各々にパルスを供給することを含む、ビットの前記ベクトルを前記処理すること、
ビットの前記ベクトルを前記処理することと並行して、前記複数のアナログ電圧をデジタル値のベクトルに変換すること、および
ビットの前記ベクトルを前記処理することの後に続いて、前記第2のシナプシス・アレイの前記複数の入力配線の各々に、デジタル値の前記ベクトルの対応するデジタル値に比例する持続時間を各々が有するパルスを供給すること
を実行させるためのコンピュータ・プログラム。
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|---|---|---|---|---|
| US20220101084A1 (en) * | 2020-09-29 | 2022-03-31 | International Business Machines Corporation | Pipelining for analog-memory-based neural networks with all-local storage |
| CN121354617A (zh) * | 2024-07-15 | 2026-01-16 | 杭州知存算力科技有限公司 | 存算电路及其控制方法、以及芯片 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005122467A (ja) | 2003-10-16 | 2005-05-12 | Canon Inc | 演算回路およびその動作制御方法 |
| JP2018109968A (ja) | 2016-12-28 | 2018-07-12 | 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を利用したデータ処理装置、電子部品、および電子機器 |
| JP2018160007A (ja) | 2017-03-22 | 2018-10-11 | 株式会社デンソー | ニューラルネットワーク回路 |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4807168A (en) * | 1987-06-10 | 1989-02-21 | The United States Of America As Represented By The Administrator, National Aeronautics And Space Administration | Hybrid analog-digital associative neural network |
| WO1988010474A1 (en) * | 1987-06-18 | 1988-12-29 | University Of West Virginia | State analog neural network and method of implementing same |
| US5258934A (en) * | 1990-05-14 | 1993-11-02 | California Institute Of Technology | Charge domain bit serial vector-matrix multiplier and method thereof |
| US5479169A (en) * | 1994-06-07 | 1995-12-26 | Louisiana Simchip Technologies, Inc. | Multiple neural network analog to digital converter for simultaneously processing multiple samples |
| US7345604B2 (en) | 2006-07-27 | 2008-03-18 | Information Systems Laboratories, Inc. | Analog to digital conversion using recurrent neural networks |
| US8515885B2 (en) * | 2010-10-29 | 2013-08-20 | International Business Machines Corporation | Neuromorphic and synaptronic spiking neural network with synaptic weights learned using simulation |
| US9418333B2 (en) * | 2013-06-10 | 2016-08-16 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Synapse array, pulse shaper circuit and neuromorphic system |
| US9489618B2 (en) | 2014-05-27 | 2016-11-08 | Purdue Research Foudation | Electronic comparison systems |
| US10089576B2 (en) | 2015-07-28 | 2018-10-02 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Representation learning using multi-task deep neural networks |
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| CN109416758A (zh) * | 2016-06-09 | 2019-03-01 | 前进公司 | 神经网络及神经网络训练的方法 |
| CN106201651A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-12-07 | 鄞州浙江清华长三角研究院创新中心 | 神经形态芯片的模拟器 |
| US12073328B2 (en) | 2016-07-17 | 2024-08-27 | Gsi Technology Inc. | Integrating a memory layer in a neural network for one-shot learning |
| US11270193B2 (en) * | 2016-09-30 | 2022-03-08 | International Business Machines Corporation | Scalable stream synaptic supercomputer for extreme throughput neural networks |
| US10909449B2 (en) | 2017-04-14 | 2021-02-02 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Monolithic multi-bit weight cell for neuromorphic computing |
| US11100396B2 (en) * | 2017-08-24 | 2021-08-24 | International Business Machines Corporation | Self-adjusting threshold for synaptic activity in neural networks |
| US11348002B2 (en) * | 2017-10-24 | 2022-05-31 | International Business Machines Corporation | Training of artificial neural networks |
| US11361215B2 (en) * | 2017-11-29 | 2022-06-14 | Anaflash Inc. | Neural network circuits having non-volatile synapse arrays |
| CN108921290B (zh) * | 2018-06-29 | 2020-11-24 | 清华大学 | 神经突触单元电路、神经网络电路和信息处理系统 |
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005122467A (ja) | 2003-10-16 | 2005-05-12 | Canon Inc | 演算回路およびその動作制御方法 |
| JP2018109968A (ja) | 2016-12-28 | 2018-07-12 | 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を利用したデータ処理装置、電子部品、および電子機器 |
| JP2018160007A (ja) | 2017-03-22 | 2018-10-11 | 株式会社デンソー | ニューラルネットワーク回路 |
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