神经元电路设计实现的研究

论文摘要

人工神经网络是现代信息处理领域的一个重要方法。相对于软件实现,硬件实现方法能充分发挥神经网络并行处理的特点。用模拟电路实现神经网络电路形式简单、功耗低、速度快等优点,占用芯片面积小,可以提高在神经网络芯片上神经元的集成度。而数字电路则易于存储信息。因此数模混合实现神经元电路是一种比较理想的方式。文中分析了神经元的模型,提出了电路实现的方法。主要从减少神经网络中神经元个数及提高单个神经元信息处理能力两个角度出发,以数字逻辑的多阈值神经网络实现作为研究内容,提出用较少的神经元实现数字逻辑,并且使实现的数字逻辑具有较高信息密度的可能性。首先分析了多阈值神经元的工作原理,并提出设计多阈值神经元的方法。用两个MOS晶体管组成突触电路,然后基于开关电路,结合限幅电压开关理论提出多阈值神经元阈值判别函数的开关级设计方法。从开关级设计实现了三值逻辑运算中与、非、文字运算的多阈值神经元电路。对设计出的电路进行PSPICE模拟并测量相关参数,结果表明,该设计方法简便、规范,结构简单,并且在实现相同逻辑功能时,采用多阈值神经元电路相对于单阈值神经元电路,大幅降低硬件成本。最后文中还给出了一种基于双MOS管的数字权值存储式突触电路的方法,建立了多阈值神经元的多值逻辑运算统一模型。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 神经网络的起源和发展
• 1.3 神经网络的实现技术
• 1.4 神经网络的VLSI实现技术
• 1.4.1 神经网络的数字实现
• 1.4.2 神经网络的模拟实现
• 1.4.3 神经网络的模拟/数字实现
• 1.4.4 神经网络的脉冲实现
• 1.5 神经网络学习算法的VLSI实现
• 1.6 本论文研究内容与意义
• 第二章 神经元模型及其电路的实现
• 2.1 神经元工作原理
• 2.2 神经元模型及电路实现
• 2.2.1 神经元模型
• 2.2.2 神经元与电路映射关系
• 2.3 小结
• 第三章 基于双MOS的突触电路
• 3.1 基于双MOS实现突出电路
• 3.2 突触电路的加权求和
• 3.3 小结
• 第四章 MTN理论基础
• 4.1 单阈值神经元和二值逻辑运算
• 4.2 多阈值神经元和其多值逻辑运算
• 4.3 多阈值神经元实现任意函数的办法
• 4.4 小结
• 第五章 基于开关-信号理论的MTNC设计
• 5.1 判别电路
• 5.2 开关-信号理论基础
• 5.3 三值运算的多阈值神经元电路实现
• 5.4 小结
• 第六章 权值存储
• 6.1 数字权值存储器
• 6.2 多阈值神经元多值逻辑运算统一模型
• 6.3 小结
• 第七章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文