[发明专利]存储器装置和操作存储器装置的方法

说明书

公开了存储器装置和操作存储器装置的方法。所述方法包括：使用基于多个嵌入参数的神经网络将一组信息比特编程到一个或多个存储器单元中；使用包括与所述多个嵌入参数一起训练的多个网络参数的神经网络，基于所述一个或多个存储器单元的电压电平来确定一组预测的信息比特；以及基于所述组预测的信息比特从存储器装置读取信息比特。

技术领域

下面总体涉及存储器装置，更具体讲，涉及选择存储器装置的编程电压。

背景技术

存储器装置是用于存储数据的常用电子组件。与非(NAND)闪存装置允许在每个存储器单元(或称为，存储单元)中存储多比特数据，从而提供制造成本和性能的改进。存储有多比特数据的存储器单元可被称为多层(或称为，多级)存储器单元。多层存储器单元将存储器单元的阈值电压范围划分为多个电压状态，并且写入到存储器单元的数据值使用存储器单元电压电平来提取。

用于对存储器单元进行编程的电压电平可基于理论考虑而手动确定。然而，电压电平的手动选择不提供用于使读取错误最小化的最佳电压电平。因此，在本领域中需要用于确定用于将数据编程到存储器单元的电压电平的改进系统。

发明内容

描述了一种用于选择存储器装置的编程电压的方法、设备、非暂时性计算机可读介质和系统。所述方法、设备、非暂时性计算机可读介质和系统的实施例可包括：使用基于多个嵌入参数的神经网络嵌入将一组信息比特编程到一个或多个存储器单元中；使用包括与所述多个嵌入参数一起训练的多个网络参数的神经网络，基于存储器单元的电压电平来确定一组预测的信息比特；以及基于所述组预测的信息比特从存储器装置读取信息比特。

描述了一种用于选择存储器装置的编程电压的方法、设备、非暂时性计算机可读介质和系统。所述方法、设备、非暂时性计算机可读介质和系统的实施例可将多个嵌入参数和一组网络参数初始化；基于所述多个嵌入参数将一组信息比特映射到一个或多个存储器单元的电压电平；使用基于网络参数的人工神经网络(ANN)来识别一组预测的信息比特；以及至少部分地基于所述组预测的信息比特来更新所述多个嵌入参数和网络参数。

描述了一种用于选择存储器装置的编程电压的设备、系统和方法。所述设备、系统和方法的实施例可包括：多个存储器单元；编程组件，包括基于多个嵌入参数的嵌入层；以及读取组件，包括基于多个网络参数的神经网络，其中，所述多个网络参数与所述多个嵌入参数一起被训练。

附图说明

图1示出根据本公开的方面的包括存储器系统的数据处理系统的实现的示例。

图2示出根据本公开的方面的图1的存储器系统的示例。

图3示出根据本公开的方面的图1的非易失性存储器装置的示例。

图4示出根据本公开的方面的图3的存储器单元阵列的示例。

图5示出根据本公开的方面的图4的存储器单元阵列的存储器块的示例。

图6示出根据本公开的方面的电压电平星座(constellation)的示例。

图7示出根据本公开的方面的基于学习的存储器系统的示例。

图8示出根据本公开的方面的编程网络的示例。

图9示出根据本公开的方面的读取网络的示例。

图10示出根据本公开的方面的操作存储器装置的处理的示例。

图11示出根据本公开的方面的将信息编程到存储器装置的处理的示例。

图12示出根据本公开的方面的训练用于选择存储器装置的编程电压的ANN的处理的示例。

具体实施方式