公开(公告)号：CN113949385B

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202111567676.5

申请日：2021-12-21

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张程高 ,  时拓 ,  顾子熙 ,  高丽丽 ,  王志斌 ,  李一琪

IPC: H03M7/04

Abstract: 本发明涉及一种模数转换电路，尤其涉及一种用于RRAM存算一体芯片补码量化的模数转换电路，包括电流电压转换模块、八个采样开关、两个不对称电容阵列、一个比较器以及逻辑控制模块，其中电流电压转换模块将RRAM阵列输出电流转换为电压，通过一个采样开关与一个不对称电容阵列连接，其余七个采样开关与另一个不对称电容阵列连接，两个不对称电容阵列与比较器两个输入端连接，比较器输出端与逻辑控制模块连接，逻辑控制模块输出比较器控制时钟以及电容阵列控制信号，并输出量化结果。通过该种新型补码量化模数转换器，可以解决RRAM存算一体芯片在用于阵列乘加运算中多bit权重的补码量化问题，提高其运算速率与并行度，节省芯片面积。

公开(公告)号：CN114332545A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210261211.5

申请日：2022-03-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张徽 ,  时拓 ,  刘琦 ,  高丽丽 ,  王志斌 ,  顾子熙 ,  崔狮雨 ,  李一琪

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于低比特脉冲神经网络的图像数据分类方法和装置，该方法包括：步骤一，获取开源图像数据集，分为训练集和测试集，其中数据集包括计算机图像数据和神经形态数据；步骤二，构建包含隐含层的脉冲神经网络模型，再改进LIF神经元，构建基于改进后的LIF神经元的脉冲神经网络模型；步骤三，通过构建训练损失函数并进行各项梯度求解，对脉冲神经网络模型进行训练；步骤四，在训练集上使用梯度下降参数更新方法进行脉冲神经网络模型优化训练；步骤五，利用构建并训练好的脉冲神经网络模型，对测试集进行识别，得到预测的数据分类标签，实现分类任务。本发明的方法具有更低的功耗，同时与全精度网络模型有近似的准确率。

公开(公告)号：CN113949385A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111567676.5

申请日：2021-12-21

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张程高 ,  时拓 ,  顾子熙 ,  高丽丽 ,  王志斌 ,  李一琪

IPC: H03M7/04

Abstract: 本发明涉及一种模数转换电路，尤其涉及一种用于RRAM存算一体芯片补码量化的模数转换电路，包括电流电压转换模块、八个采样开关、两个不对称电容阵列、一个比较器以及逻辑控制模块，其中电流电压转换模块将RRAM阵列输出电流转换为电压，通过一个采样开关与一个不对称电容阵列连接，其余七个采样开关与另一个不对称电容阵列连接，两个不对称电容阵列与比较器两个输入端连接，比较器输出端与逻辑控制模块连接，逻辑控制模块输出比较器控制时钟以及电容阵列控制信号，并输出量化结果。通过该种新型补码量化模数转换器，可以解决RRAM存算一体芯片在用于阵列乘加运算中多bit权重的补码量化问题，提高其运算速率与并行度，节省芯片面积。