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1. (WO2019027535) NEURAL NETWORK CROSSBAR STACK
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Pub. No.: WO/2019/027535 International Application No.: PCT/US2018/033672
Publication Date: 07.02.2019 International Filing Date: 21.05.2018
IPC:
G06N 3/063 (2006.01) ,G06N 3/04 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
06
Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063
using electronic means
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
04
Architecture, e.g. interconnection topology
Applicants:
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors:
CANTIN, Pierre-Luc; US
TEMAM, Olivier; FR
Agent:
PORTNOV, Michael; US
Priority Data:
15/667,23002.08.2017US
Title (EN) NEURAL NETWORK CROSSBAR STACK
(FR) EMPILEMENT MATRICIEL DE RÉSEAU NEURONAL
Abstract:
(EN) A circuit for performing neural network computations for a neural network is described. The circuit includes plurality of neural network layers each including a crossbar arrays. The plurality of crossbar arrays are formed in a common substrate in a stacked configuration. Each crossbar array includes a set of crosspoint devices. A respective electrical property of each of the crosspoint devices is adjustable to represent a weight value that is stored for each respective crosspoint device. A processing unit is configured to adjust the respective electrical properties of each of the crosspoint devices by pre-loading each of the crosspoint devices with a tuning signal. A value of the turning signal for each crosspoint device is a function of the weight value represented by each respective crosspoint device.
(FR) L'invention concerne un circuit permettant de réaliser des calculs de réseau neuronal pour un réseau neuronal. Le circuit comprend une pluralité de couches de réseau neuronal comprenant chacune un réseau matriciel. La pluralité de réseaux matriciels sont formées dans un substrat commun dans une configuration empilée. Chaque réseau matriciel comprend un ensemble de dispositifs de point de connexion. Une propriété électrique respective de chacun des dispositifs de point de connexion est réglable pour représenter une valeur de poids qui est stockée pour chaque dispositif de point de connexion respectif. Une unité de traitement est configurée pour régler les propriétés électriques respectives de chacun des dispositifs de point de connexion par pré-chargement de chacun des dispositifs de point de croisement avec un signal d'accord. Une valeur du signal de rotation pour chaque dispositif de point de croisement est une fonction de la valeur de poids représentée par chaque dispositif de point de croisement respectif.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)