上海交通大学杨立男获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于RRAM的深度学习推荐模型容错生成方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116050472B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211174991.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于RRAM的深度学习推荐模型容错生成方法及设备是由杨立男;张选;宋卓然;景乃锋;梁晓峣设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于RRAM的深度学习推荐模型容错生成方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于RRAM的深度学习推荐模型容错生成方法及设备，所述方法包括：应用于DLRM架构；所述DLRM架构包括内核，RRAM计算单元，稀疏索引数组基指针的寄存器，稀疏索引数组的寄存器，存储器；所述方法包括：在相同的方差下，采用不同的误差矩阵训练RRAM模型，获取所述RRAM模型的准确率，并求得平均准确率；在所述平均准确率收敛或不再继续升高时，获取在该方差时的误差下鲁棒性最强的RRAM模型；多次调整方差，得到每个方差下，鲁棒性最强的RRAM模型；根据通过神经网络映射之后的低维向量的重要性和电阻分布，交换所述低维向量映射到存储器。本发明可以针对RV和SF实现计紧耦合EL特性的容错方法。
本发明授权基于RRAM的深度学习推荐模型容错生成方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于RRAM的深度学习推荐模型容错生成方法，其特征在于：应用于DLRM架构；所述DLRM架构包括内核，RRAM计算单元，稀疏索引数组基指针的寄存器，稀疏索引数组的寄存器，存储器；所述方法包括： 用不同的方差和随机种子初始化电阻误差，模拟在不同RRAM上的电阻误差分布；在相同的方差下，采用不同的误差矩阵训练RRAM模型，获取所述RRAM模型的准确率，并求得平均准确率；所述RRAM计算单元采用第一百分比的低阻态卡在错误位置误差和第二百分比的高阻态卡在错误位置误差方式生成误差矩阵； 在所述平均准确率收敛或不再继续升高时，获取在该方差时的误差下鲁棒性最强的RRAM模型； 多次调整方差，得到每个方差下，鲁棒性最强的RRAM模型； 根据通过神经网络映射之后的低维向量的重要性和电阻分布，交换所述低维向量映射到存储器。
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