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申请/专利权人：微芯片技术股份有限公司

摘要：一种用于读取闪存存储器设备的方法包括存储可靠性状态分类神经网络CNN模型的配置文件和回归神经网络RNN推理模型的配置文件，以及存储对应于可靠性状态的可靠性状态标签。识别当前PE循环次数，并且选择对应于该当前PE循环次数的可靠性状态CNN模型。执行所选择的可靠性状态CNN模型的神经网络操作以识别预测的可靠性状态。识别对应的可靠性状态标签，并且选择对应的RNN推理模型。使用该可靠性状态标签作为输入，执行所选择的RNN推理模型的神经网络操作，以生成指示阈值电压偏移读取误差TVS‑RE曲线的形状的输出。识别对应于该TVS‑RE曲线的最小值的阈值电压偏移补偿TVSO值，并且使用所识别的TVSO值处的阈值电压偏移读取来执行读取。

主权项：1.一种用于读取闪存存储器设备的方法，所述方法包括：存储多个可靠性状态分类神经网络CNN模型的配置文件、多个回归神经网络RNN推理模型的配置文件以及多个可靠性状态标签集，每个可靠性状态标签集与多个可靠性状态中的一个可靠性状态相关联，并且所述可靠性状态CNN模型中的每个可靠性状态CNN模型与编程擦除PE循环范围相关联；监测所述闪存存储器设备的操作以识别所述闪存存储器设备的当前PE循环次数；选择与对应于所述当前PE循环次数的PE循环范围相关联的所述可靠性状态CNN模型中的一个可靠性状态CNN模型；在闪存控制器处执行所选择的可靠性状态CNN模型的神经网络操作以识别预测的可靠性状态；识别与所述预测的可靠性状态相关联的所述可靠性状态标签集；选择对应于所述预测的可靠性状态的所述多个RNN推理模型中的一个RNN推理模型；在所述闪存控制器处执行所选择的RNN推理模型的神经网络操作，所述神经网络操作使用所识别的可靠性状态标签作为输入，以生成指示阈值电压偏移读取误差TVS-RE曲线的形状的输出；识别接近所述TVS-RE曲线的最小值的阈值电压偏移补偿TVSO值，其中，在指示所述TVS-RE曲线的形状的所述输出包括所述TVS-RE曲线的多个系数的情况下，所述识别接近所述TVS-RE曲线的最小值的TVSO值包括对所述系数执行最小函数，其中，在指示所述TVS-RE曲线的形状的所述输出包括指示对应于不同TVSO值的误差的输出值的情况下，所述识别接近所述TVS-RE曲线的最小值的TVSO值包括识别指示最小误差的所述输出值；重复所述选择所述RNN推理模型中的一个RNN推理模型、所述执行所选择的RNN推理模型的所述神经网络操作以及所述识别读取所述闪存存储器设备所需的所有阈值电压区域的TVSO值；以及使用所识别的TVSO值处的阈值电压偏移读取来执行所述闪存存储器设备的读取。

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