[发明专利]基于深度学习的NVM读重做模型训练方法、预测方法及装置在审
| 申请号： | 202011059540.9 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN114333966A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 龚琴 | 申请（专利权）人： | 成都忆芯科技有限公司 |
| 主分类号： | G11C29/42 | 分类号： | G11C29/42;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人： | 陈变花 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本申请提供基于深度学习的NVM读重做模型训练方法、预测方法及装置。该训练方法包括：获取NVM信息，所述NVM信息包括NVM芯片的特性信息和/或错误比特信息；对所述NVM信息进行预处理，获取数据集，所述数据集包括训练集和测试集，所述数据集包括预处理后的所述NVM信息；其中，所述获取数据集包括获取与所述NVM信息对应的标注信息，所述标注信息包括用于数据集的样本数据的期望输出；利用所述训练集对卷积神经网络模型进行训练，获取NVM读重做模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 nvm 重做 模型 训练 方法 预测 装置 | ||
【主权项】：
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