一种卷积神经网络系统、忆阻器阵列和卷积神经网络

摘要

本发明实施例提供了一种卷积神经网络系统、忆阻器阵列和卷积神经网络，所述系统通过忆阻器阵列中多列位线和多行字线，采用大小为N*N的卷积核对待处理图像中的当前图像块进行卷积运算，包括：根据卷积核的步长在待处理图像上先后选取重叠相邻的两个图像块，确定两个图像块之间复用的多个像素点的特征值；根据复用的多个像素点的特征值，确定前N列位线中复用的多个权值；根据所述多个权值设置忆阻器单元的工作状态和电导；获得前N列位线各自在当前卷积运算周期内输出的电流值，作为卷积结果。本发明实施例提供的卷积神经网络系统，利用图像块之间复用的多个像素点的特征值进行卷积运算，增加了忆阻器阵列在每个周期内的计算量，提高了计算效率。