一种针对忆阻器误差的忆阻器存储器神经网络训练方法

摘要

本发明公开了一种针对忆阻器误差的忆阻器存储器神经网络训练方法，主要用于解决由于制程误差和动态误差导致的基于忆阻器存储器的神经网络推断准确度下降的问题。其步骤是：对忆阻器的电导值在制程误差和动态误差的影响下进行建模，并换算得到对应的神经网络权重的分布；利用建模后得到的权重分布构造权重的先验分布，进行基于变分推断的贝叶斯神经网络训练，得到权重的变分后验分布；将权重变分后验的均值转化为忆阻器存储器的目标电导值。本发明减弱了制程误差和动态误差对基于忆阻器存储器的神经网络计算的影响，使基于忆阻器存储器的神经网络推断获得了更高的准确率。