一种基于深度学习的闪存寿命预测方法、系统及计算机可读存取介质
基本信息
| 申请号 | CN201811545446.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109817267B | 公开（公告）日 | 2021-02-26 |
| 申请公布号 | CN109817267B | 申请公布日 | 2021-02-26 |
| 分类号 | G11C16/34(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分类 | 信息存储; |
| 发明人 | 刘政林;王志强;潘玉茜;张浩明;李四林 | 申请（专利权）人 | 武汉置富半导体技术有限公司 |
| 代理机构 | 武汉蓝宝石专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 廉海涛 |
| 地址 | 430000湖北省武汉市东湖新技术开发区关山一路1号华中曙光软件园C幢306室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习的闪存寿命预测方法、系统及计算机可读存取介质。本发明测量闪存的一种特征量或几种特征量的组合，对所有特征量或组合部分特征量进行数学运算，将运算结果或测量结果或运算结果和测量结果的组合输入到深度学习模型中，通过合适的模型计算得到闪存寿命的预测值。深度学习的方法通过卷积神经网络更加接近真实的神经元，使用权值共享网络结构减少了训练参数和计算复杂度，提高了泛化性能，循环卷积神经网络还能处理序列数据，更好的预测闪存寿命。 |
