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用于在深度学习人工神经网络的模拟神经存储器中将神经元电流转换成基于神经元电流的时间脉冲的系统

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摘要

本发明公开了多个实施方案，用于将由矢量‑矩阵乘法(VMM)阵列输出的神经元电流转换成基于神经元电流的时间脉冲，并将此类脉冲用作输入提供给人工神经网络内的另一VMM阵列。本发明公开了多个实施方案，用于在该VMM阵列需要模拟输入的情况下将该基于神经元电流的时间脉冲转换成模拟电流或电压值。

1. 用于在深度学习人工神经网络的模拟神经存储器中将神经元电流转换成基于神经元电流的时间脉冲的系统 [P] . 中国专利： CN113302629A . 2021-08-24
2. 用于深度学习人工神经网络中的模拟非易失性存储器的可编程神经元 [P] . 中国专利： CN111542840A . 2020-08-14
3. SYSTEM FOR CONVERTING NEURON CURRENT INTO NEURON CURRENT-BASED TIME PULSES IN AN ANALOG NEURAL MEMORY IN A DEEP LEARNING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK [P] . 美国专利： US2020234111A1 . 2020-07-23

机译：在深度学习人工神经网络中将神经元电流转换为模拟神经存储器中基于神经元时间的时间脉冲的系统
4. SYSTEM FOR CONVERTING NEURON CURRENT INTO NEURON CURRENT-BASED TIME PULSES IN AN ANALOG NEURAL MEMORY IN A DEEP LEARNING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK [P] . 世界知识产权组织专利： WO2020149889A1 . 2020-07-23

机译：在深度学习人工神经网络中将神经元电流转换为模拟神经存储器中基于神经元时间的时间脉冲的系统
5. A system for converting neuronal currents into neuronal current-based time pulses in analog neural memory in deep learning artificial neural networks. [P] . KR20210107100A . 2021-08-31

机译：一种用于将神经元电流转换为深度学习人工神经网络模拟神经记忆中的神经元电流脉冲的系统。