[发明专利]一种基于RRAM的新型神经网络电路

说明书

技术领域

本发明涉及半导体技术领域，具体涉及一种基于RRAM的新型神经网络电路。

背景技术

阻变式存储器RRAM在近些年吸引了广泛的关注。高速度（<5ns）、低操作电压（<1V），高存储密度、易于集成等优点，使得RRAM成为了下一代半导体存储器的强有力竞争者。RRAM器件一般具有金属－绝缘体－金属的结构，即在两层金属电极之间加入一层具有阻变特性的介质薄膜材料，这些阻变材料一般是金属氧化物，常见的有TiO₂，HfO₂，ZrO₂，WO₃，Ta₂O₅等等。通过外加电压，可以对器件的阻值在低阻和高阻之间转换。利用基于阻变存储器（RRAM）阵列构成的类似于大脑神经网络的电路，可以做到极低的功耗和较好的模糊识别功能。是未来图像识别、声音识别等领域的一个重要发展方向。

现有的基于RRAM的图像识别电路的工作原理大致如下所述：电路结构大致分为三部分，第一部分为传感器结构。将图片的颜色信号转变为电压信号（电压大小不同，或者脉冲长短不同），该电压用来对后级的RRAM阵列进行操作。第二部分为多个RRAM阵列。这些阵列中的RRAM器件接收前级的电压信号，并且产生电流信号，传递到后一级。利用多个RRAM阵列的原因是在使用中，每个阵列中的RRAM器件都会有不同的阻值分布，不同的阵列的阻值分布使得其对某种图片的反应强度最高。这些阵列中的器件对应到神经系统即为数量庞大的突触。第三部分为末级的神经元模块，每个神经元与一个阵列中所有的RRAM器件相连接，对每个器件上面的电流求和。当电流和超过某个阈值，或者是多个神经元中的最大值时，该神经元被激活，也即对一个图片做出了对应的反应。

目前相关的工作中提到的基于RRAM的神经元电路虽然都是由多个RRAM阵列构成的，但是每个阵列都要接受来自整个图片所有像素点产生的电压。这种电路不够灵活，无法应对输入图像的形状变化。由于利用一个RRAM阵列来接收整个图片的信号，然后经过后级电路求和这一过程将图片的细节省略了，则使得现有电路无法处理“包含逻辑”、识别图像时无法区分主次。同时，相对于生物上的神经系统，目前的结构太过于简单，只有一级神经元，只能处理最简单的情况。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种神经网络电路，能够在保证识别能力的基础上，尽可能保留图片的细节信息。

（二）技术方案

为了实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种神经网络电路，包括：若干个传感器、若干个第一层神经元支路和若干个第二层神经元支路；

每个第一层神经元支路包括：若干个第一阻变式存储器RRAM以及第一层神经元；

所述传感器用于将像素点的颜色转换为电压信号，并将此电压信号传输给所述第一RRAM；所述第一RRAM根据接收到的电压信号产生电流信号，并传输至所述第一层神经元；所述第一层神经元用于对接收到的电流信号进行求和，若第一神经元被激活，则发射电压脉冲至所述第二RRAM；

每个第二层神经元支路包括：若干个第二RRAM以及第二层神经元；

所述第二RRAM器件将所述第一层神经元与所述第二层神经元连接起来；所述第二层神经元用于汇总若干个所述第一层神经元激活后产生的电流信号。

其中，一个传感器对应于一个像素点，同时一个传感器对应于一个RRAM器件。

其中，所述第一RRAM的阻值与接收到传感器的电压信号的大小呈反比。

其中，所述第一层神经元，包括：CMOS神经元、反馈电路。

其中，所述反馈电路用于改变所述第一层神经元对应的第一RRAM的阻值。

其中，所述第二层神经元为CMOS神经元。

（三）有益效果

本发明至少具有如下的有益效果：

1、由于采用了分块的结构，即将图片分成几个部分分别进行识别，则单个的小的RRAM阵列负责图片的一部分，如电路结构中的每一条第一层神经元支路负责图片的一部分，这样通过多个小单元或多条支路的并行工作，就可以在一个较短的工作周期内对一幅大的图片进行处理。这种并行工作的方式提高了工作效率。

2、采用分层的结构，和现有的技术不同，本发明的电路结构中有两层神经元电路，可以将每个小块的信息再次进行处理，这样电路就能处理更为复杂的逻辑关系。