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1. 发明专利

DE102021125854A1 PROJIZIERTE SPEICHEREINHEIT MIT EINEM ZUSTAND MIT EINER REDUZIERTEN MINIMALEN KONDUKTANZ 未知
公开(公告)号：DE102021125854A1
公开(公告)日：2022-05-25
申请号：DE102021125854
申请日：2021-10-05
申请人： IBM
发明人： KERSTING BENEDIKT , SYED GHAZI SARWAT , JONNALAGADDA VARA SUDANANDA PRASAD , LE-GALLO-BOURDEAU MANUEL , SEBASTIAN ABU , PHILIP TIMOTHY MATHEW
IPC分类号： H01L45/00 , G11C13/00 , G11C16/02
摘要： Es wird eine Speichereinheit bereitgestellt, die einen Zustand mit einer reduzierten minimalen Konduktanz ermöglicht. Die Einheit weist eine erste Elektrode, eine zweite Elektrode und ein Phasenänderungsmaterial zwischen der ersten Elektrode und der zweiten Elektrode auf, wobei das Phasenänderungsmaterial in Abhängigkeit von dem Verhältnis zwischen einer kristallinen und einer amorphen Phase des Phasenänderungsmaterials eine Mehrzahl von Leitfähigkeitszuständen ermöglicht. Die Speichereinheit weist zusätzlich einen Projektionsschichtbereich in einer Region zwischen der ersten Elektrode und der zweiten Elektrode auf. Dadurch ist ein Gebiet, das in einem Reset-Zustand der Speichereinheit direkt mit dem Phasenänderungsmaterial in der amorphen Phase bedeckt ist, größer als ein Gebiet des Projektionsschichtbereichs, das zu dem Phasenänderungsmaterial hin orientiert ist, so dass eine Diskontinuität in den Konduktanz-Zuständen der Speichereinheit erzeugt wird und ein Zustand der Speichereinheit mit einer reduzierten minimalen Konduktanz in einem Reset-Zustand ermöglicht wird.

2. 发明专利

DE112018004223T5 Trainieren künstlicher neuronaler Netze 未知
公开(公告)号：DE112018004223T5
公开(公告)日：2020-05-07
申请号：DE112018004223
申请日：2018-10-23
申请人： IBM
发明人： LE-GALLO-BOURDEAU MANUEL , SEBASTIAN ABU , BOYBAT KARA IREM , ELEFTHERIOU EVANGELOS STAVROS , SASIDHARAN RAJALEKSHMI NANDAKUMAR
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/063
摘要： Es werden Verfahren und Vorrichtungen zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes mit einer Folge von Schichten von Neuronen mit dazwischen geschalteten Schichten von Synapsen bereitgestellt. Ein Satz von Kreuzschienenanordnungen memristiver Einheiten, die zwischen Zeilen- und Spaltenleitungen geschaltet sind, implementiert die Schichten von Synapsen. Jede memristive Einheit speichert ein Gewicht Ŵ für eine Synapse, die ein entsprechendes Paar von Neuronen in aufeinanderfolgenden Neuronenschichten miteinander verbindet. Das Trainingsverfahren weist Ausführen von Vorwärtsausbreitungs-, Rückwärtsausbreitungs- und Gewichtsaktualisierungsvorgängen eines sich wiederholenden Trainingsschemas auf, indem in mindestens einem der Vorwärtsausbreitungs- und Rückwärtsausbreitungsvorgänge einer von Zeilen- und Spaltenleitungen des Satzes von Anordnungen Eingangssignale zugeführt werden, die entsprechenden Neuronen zugehörig sind, um auf der anderen der Zeilen- und Spaltenleitungen Ausgangssignale zu erhalten, und digitale Signalwerte, die den Eingangs- und Ausgangssignalen entsprechen, in einer digitalen Verarbeitungseinheit gespeichert werden, die funktionsmäßig mit dem Satz von Anordnungen verbunden ist. Der Gewichtsaktualisierungsvorgang des Schemas wird durch Berechnen von digitalen Gewichtskorrekturwerten ΔW für entsprechende memristive Einheiten in Abhängigkeit von den gespeicherten digitalen Signalwerten in der digitalen Verarbeitungseinheit und Zuführen von Programmiersignalen zu diesen Einheiten ausgeführt, um die gespeicherten Gewichte W in Abhängigkeit von den entsprechenden digitalen Gewichtskorrekturwerten ΔW zu aktualisieren.

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