[发明专利]一种基于忆阻器的深度神经网络

权利要求书

1.一种基于忆阻器的深度神经网络，其特征在于，包括若干基于BN层的忆阻卷积层，所述忆阻卷积层包括忆阻交叉阵列、DAC模块、ADC模块、与门、放大器、第一二极管、第二二极管、第一电阻、第二电阻、第三电阻、第四电阻和第五电阻；

所述忆阻交叉阵列的输入端与DAC模块的输出端连接，所述忆阻交叉阵列的第一输出端经与门与第一电阻的第一端连接，所述忆阻交叉阵列的第二输出端与第二电阻的第一端连接，所述第一电阻的第二端和第二电阻的第二端均与放大器的正输入端连接，所述放大器的负输入端经第三电阻接地，所述放大器的负输入端经第四电阻与放大器的输出端连接，所述放大器的输出端与第一二极管的阳极连接，所述第一二极管的阴极与第五电阻的第一端连接，所述第五电阻的第二端与ADC模块的输入端和第二二极管的阳极连接，所述第二二极管的阴极接参考电压。

2.根据权利要求1所述的一种基于忆阻器的深度神经网络，其特征在于，基于忆阻器的深度神经网络还包括输入层、最大池化层、平均池化层、全连接层、softmax层和分类输出层，所述输入层、忆阻卷积层、全连接层、softmax层和分类输出层依次设置，最后一个忆阻卷积层后面紧跟一个平均池化层，其余每个忆阻卷积层后面均紧跟一个最大池化层。