文 / Lisa 来源：第三方供稿
金融界2024年5月11日消息，据国家知识产权局公告，清华大学取得一项名为“基于忆阻器阵列的神经网络的训练方法和装置“，授权公告号CN112101549B，申请日期为2020年9月。
专利摘要显示，一种基于忆阻器阵列的神经网络的训练方法及训练装置。该神经网络包括逐一连接的多层神经元层以及在多层神经元层之间的权重参数矩阵，该方法包括：获取神经网络的权重参数矩阵中元素的更新值；判断神经网络当前所处的训练阶段，训练阶段包括在时间上依次排列的第一训练阶段和第二训练阶段；基于神经网络当前所处的训练阶段和更新值，确定向忆阻器阵列中的忆阻器施加脉冲的脉冲信息；以及基于脉冲信息，调节忆阻器阵列中各个忆阻器的电导值，以更新神经网络的权重参数矩阵中元素的值；第一训练阶段中确定的脉冲信息与第二训练阶段中确定的脉冲信息不同。该训练方法能够保证较高的训练精度和提高训练速度，并且用于实现该训练方法的硬件电路简单。
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