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公开(公告)号：CN116456809A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310262263.9
申请日：2023-03-16
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于自旋纳米振荡器的感算一体化硬件神经元，包括直流电流源，用于产生直流偏置电流；自旋纳米振荡器，用于在作为神经元输入的外磁场以及作为神经元权重的直流偏置电流的控制下产生不同频率及峰值的微波振荡电压以实现神经元权重与神经元输入的整合以及非线性激活功能；交直流信号分隔单元，用于将直流偏置电流注入自旋纳米振荡器，并将产生的交流信号导出。本发明利用自旋纳米振荡器在作为神经元输入的外磁场及作为神经元权重的直流偏置电流控制下产生不同频率及峰值的微波振荡电压以实现神经元权重与神经元输入的整合以及非线性激活功能，充分利用了自旋纳米振荡器的非线性特性，实现了感算一体的非线性神经元功能。
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公开(公告)号：CN113656310B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110954160.X
申请日：2021-08-19
申请人： 厦门壹普智慧科技有限公司
IPC分类号： G06F11/36 , G06N3/0464 , G06N3/065
摘要： 本发明公开了一种神经网络张量处理器的内建自测试系统，包括内建自测试模块、选择器和神经网络张量处理模块，内建自测试模块位于外部总线与神经网络张量处理模块之间，神经网络张量处理模块通过一个总线接口和外部总线连接以实现总线信号的读写，而该总线接口通过一个由自测试使能信号控制的选择器切换到外部总线或内建自测试模块；内建自测试模块产生测试向量、控制测试流程、获取所述神经网络张量处理模块的测试结果并比对，最终通过自测试结束通过信号和自测试结束失败信号给出测试结论；神经网络张量处理模块通过一个自测试开始信号控制测试的开始和结束，根据测试流程接收测试向量执行相应的计算并输出测试结果。
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公开(公告)号：CN111052153B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201880057223.8
申请日：2018-08-24
申请人： 松下控股株式会社
摘要： 将在神经网络运算中使用的耦合权重系数保存到存储器阵列(20)中，由字线驱动电路(24)驱动与神经网络的输入数据对应的字线(22)，由列选择电路(25)将连接有作为运算对象的耦合权重系数的位线连接到运算电路(26)，在运算电路(26)中判定流过位线(23)的单元电流的总和。将运算电路(26)的判定结果保存到输出保持电路(27)中，作为下一层的神经网络的输入而向字线驱动电路(24)设定。控制电路(29)基于保持在网络构成信息保持电路(28)中的信息，对字线驱动电路(24)及列选择电路(25)指示在神经网络运算中使用的字线(22)及位线(23)的选择。
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公开(公告)号：CN116402107A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310380566.0
申请日：2023-04-11
申请人： 郑州轻工业大学
发明人： 王延峰 , 杨飞飞 , 陈柏任 , 岳乙 , 高培龙 , 翟宇 , 孙军伟 , 王英聪 , 凌丹 , 王妍 , 刘鹏 , 黄春 , 刘娜 , 雷霆 , 方洁 , 余培照 , 张勋才 , 兰奇逊
IPC分类号： G06N3/065 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种全功能巴甫洛夫联想记忆及恐惧学习的忆容仿生电路，设计了嗅觉神经元模块、听觉神经元模块、视觉神经元模块、痛感神经元模块、听觉嗅觉联想神经元模块、视觉嗅觉联想神经元模块、视听觉联想神经元模块、听觉痛感联想神经元模块和视觉痛感联想神经元模块的九个神经元模块。本发明使用忆容构建的神经元模块具有更加节能、权重变化更加直观的优势，九个神经元模块的相互连接实现了四种信号的两两不同信号间包括学习、遗忘、二次学习、二次遗忘、艾宾浩斯遗忘、刺激间隔学习、延时学习、阻塞、阻塞恢复、二次调节、间歇性刺激促进、潜在抑制和三种不同情况下的恐惧学习在内的联想学习过程，拓宽了使用硬件实现生物仿生电路的可能性。
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公开(公告)号：CN111652362B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010501402.5
申请日：2020-06-04
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明公开了一种基于CMOS的神经元激活函数电路及神经元电路，包括输入端；输出端；输入单元，连接所述输入端；第一函数单元，连接所述输入单元和所述输出端，其被配置为当所述输入端为正信号时，将所述输入端的电流1:1传递至所述输出端；第二函数单元，连接所述输入单元和所述输出端，其被配置为当所述输入端为负信号时，将所述输入端的电流1:k传递至所述输出端，k为大于零小于1的参数。本发明基于CMOS的神经元激活函数电路及神经元电路，保留Relu函数所有技术优势的同时，有效解决均值偏移、梯度消失和神经元死亡的问题，具有结构简单、精度高，输入信号范围大的技术特点。
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公开(公告)号：CN114912608B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210526818.1
申请日：2022-05-16
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06N3/082 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/065 , G06F9/30 , G06F9/302 , H04L9/08 , H04B10/70
摘要： 本发明公开了一种适用于双场量子密钥分发系统的全局相位跟踪预测方法，其中设计了一种专门搭载于现场可编程门阵列FPGA上的时间感知序列‑序列网络S2S，根据实时采集的二相扫描计数与外界环境参数，跟踪预测其后多个时间点的全局相位变化，跟踪预测结果后续用于实时补偿相位扰动，保证长时间全局相位稳定。本发明带来的有益效果可以极大地提升双场量子密钥分发系统的占空比，减少校准耗时，提高系统整体效率。本发明不仅限于应用于实时相位补偿，也同样适用于后相位估计的双场量子密钥分发协议。
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公开(公告)号：CN115879523A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202210876890.7
申请日：2022-07-25
申请人： 台湾发展软体科技股份有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种误差校正装置及方法。方法适用于校正机器学习加速器，且机器学习加速器利用模拟电路实现运算。确定神经网络中的一个或更多个运算层的输出值与对应的正确值之间的误差。这些运算层是由模拟电路实现运算。根据误差生成校正节点。校正节点位于那些运算层的下一层。校正节点用于最小化误差。校正节点是通过数字电路实现。藉此，可降低模拟电路的错误及失真。
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公开(公告)号：CN115860082A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211740327.3
申请日：2022-12-23
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06N3/065 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F13/42
摘要： 本发明涉及集成电路技术和神经网络技术领域，尤其涉及一种基于SPI总线的神经形态数据处理系统。本发明提出了一种基于SPI总线的神经形态数据处理系统，通过数据位宽可调的SPI协议实现内部多个架构协同工作，采用紧凑化设计，片外存储神经元参数，有效降低了片上存储的开销与功耗，并且为架构设计了丰富的指令包和高度灵活的、可配置的神经元，可以轻松完成片上网络的配置，采用寄存器复用技术有效降低了片上网络中的大量寄存器开销，核心之间使用路由器传递信息，保证了数据的可靠性。
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公开(公告)号：CN113748433B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202080028980.X
申请日：2020-02-18
申请人： HRL实验室有限责任公司
发明人： 易伟
摘要： 一种用于确定对象的运动方向和速度的运动感测电路包括：用于感测对象的第一光感受器；联接到第一光感受器的刺激性有源忆阻器神经元电路；用于感测对象的第二光感受器；联接到第二光感受器的抑制性有源忆阻器神经元电路；以及自激性有源忆阻器输出计数器神经元电路，其联接到刺激性有源忆阻器神经元电路并联接到抑制性有源忆阻器神经元电路。
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公开(公告)号：CN118821843A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411054859.0
申请日：2019-02-25
申请人： GSI 科技公司
发明人： E·埃雷兹
IPC分类号： G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/065 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06N3/048
摘要： 用于神经网络的方法包括并行计算输出特征向量与多个有限特征向量中的每一个有限特征向量之间的距离向量，所述输出特征向量描述未分类项，每个有限特征向量描述分类项集合中的一个分类项。该方法包括并行计算针对每个距离向量的相似性分数并创建多个计算的相似性分数的相似性分数向量。用于神经网络的系统包括关联存储器阵列、输入编排器、隐藏层计算机和输出处理器。输入编排器操纵描述存储在存储器阵列中的未分类项的信息。隐藏层计算机计算隐藏层向量。输出处理器计算输出特征向量并并行计算输出特征向量与多个有限特征向量中的每一个有限特征向量之间的距离向量，并并行计算针对每个距离向量的相似性分数。
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