发明 基于忆阻器的自供能设备及其脉冲神经网络优化方法 【特价】
电路元件 电阻网络 集成电路 芯片 1人
G06N3/049 G06N3/048 G06N3/063 G06N3/084
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。
