基于模拟电路技术实现的神经网络和神经元电路的研究

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该论文基于模拟电路技术,研究了模拟神经网络单元电路的实现方法.该论文在神经网络的权值存储、突触电路和阈值函数电路三个方面做了研究:该论文提出了一种基于数字存储神经网络权值的模拟神经网络的突触电路和一种低漏电动态存储单元以解决神经网络大规模权值存储问题.基于数字存储的模拟神经网络的突触电路将D/A变换和模拟乘法器相结合,大大节省了芯片面积.低漏电动态存储单元是利用采样-保持原理,漏电流非常小,保持时间达到了10<2>ms.该论文提出了电压型线性突触和电流型的线性突触用于实现线性突触神经元.这两种突触电路的运算误差小于l﹪.同时还提出了一种模拟平方运算电路并且模拟一种基于E<2>PROM工艺实现的vMOS器件用于实现平方突触神经元.该论文提出了一种电流型和一种电压型的Sigmoid函数电路.这两种Sigmoid函数电路的运算误差小于3﹪.同时还模拟了一种3MOS管单元,该单元虽然精度不高,但能够同时完成电流-电压转换和Sigmoid函数运算.用以上的研究的各部分电路分别组成电压型、电流型线性突触神经元和平方突触神经元电路.并用这三种神经元电路分别组成了三个2-2-1结构的前向神经网络.用无锡华晶的0.8μm BSIM3V3的CMOS工艺规范设计这三个神经网络的版图.最后用BP算法求得测试神经网络实现异或功能的权重值.
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