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一种基于阻变存储器的模型训练方法、装置、介质及设备
摘要文本
本说明书公开了一种基于阻变存储器的模型训练方法、装置、介质及设备。通过对各初始网络权重以预设的网络权重范围进行预调整，而后根据预设的尺度参数以及各调整后网络权重中的最大值将各调整后网络权重转化为阻变存储器的电导值，通过将样本数据转化为电压值控制阻变存储器输出电流，并在阻变存储器输出电流后，先将阻变存储器中的各电导值对应的网络权重替换目标模型中的各网络权重，而后以阻变存储器输出的电流的电流值对应的预测结果以及样本数据对应的实际标签对替换了网络权重的目标模型进行训练，更合理的将各初始网络权重映射为阻变存储器中的各电导值，解决了阻变存储器中的电导值写入误差问题对模型训练的影响，提高了模型训练效率。
申请人信息
- 申请人:之江实验室
- 申请人地址:311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室
- 发明人: 之江实验室
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于阻变存储器的模型训练方法、装置、介质及设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311686862.X |
| 申请日 | 2023/12/7 |
| 公告号 | CN117744731A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06N3/08 |
| 权利人 | 之江实验室 |
| 发明人 | 张徽; 时拓; 高丽丽; 崔狮雨 |
| 地址 | 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室 |
专利主权项内容
1.一种基于阻变存储器的模型训练方法，其特征在于，包括：获取样本数据，以及确定目标模型中所包含的各初始网络权重；针对每个初始网络权重，确定在阻变存储器中该初始网络权重所对应的电导值，作为该初始网络权重对应的电导值；将每个初始网络权重对应的电导值写入到所述阻变存储器中，以及按照第一转化关系转化所述样本数据，得到所述样本数据对应的用于控制所述阻变存储器的电压值；按照所述电压值对所述阻变存储器进行控制，以得到在所述电压值对应的电压下所述阻变存储器输出的电流的电流值；按照第二转化关系转化所述电流值，得到所述样本数据对应的预测结果；根据所述样本数据对应的实际标签与所述预测结果之间的偏差，得到梯度信息，并从所述阻变存储器中读取在按照所述电压值的电压输出所述电流时的各实际电导值，以确定所述各实际电导值对应的网络权重；根据各实际电导值对应的网络权重和所述梯度信息训练所述目标模型。。 （macrodatas.cn）