【摘 要】
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该论文研究BP在片学习人工神经网络的模拟VLSI实现.这种实现方式可以充分发挥人工神经网络的并行性、实时性和容错性的特点,还具有尺寸小、功耗低和速度快的优势.该论文将BP
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该论文研究BP在片学习人工神经网络的模拟VLSI实现.这种实现方式可以充分发挥人工神经网络的并行性、实时性和容错性的特点,还具有尺寸小、功耗低和速度快的优势.该论文将BP算法根据硬件实现的需要进行改进,利用CMOS工艺,设计并实现了三种不同拓扑结构和扩展功能的在片学习神经网络模拟VLSI芯片.它们由神经元、突触、误差发生器等模块构成,采用电容为存储单元,利用学习系统本身赋初值和刷新权重,特别适用于无主机的便携、实时、自适应系统中.
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