一种新的可编程、可扩展的Hamming神经网络

• 作者: 林谷 石秉学
• 来源期刊: 半导体学报
• 关键词: 神经网络 Hamming 可编程 可扩展
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 69-75
• 页数: 7页
• 字数: 5134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-4177.2000.01.013

摘要

提出了一种新的可编程、可扩展Hamming神经网络。它采用电流镜计算待识模式与标准模式的匹配度。然后，通过电流型排序电路进行匹配度的排序操作并输出识别结果。该Hamming神经网络中的标准模式模板是可编程的，以满足不同场合的应用要求。另外，该网络芯片在规模上可以很容易地进行扩展，这较大地提高了该处理芯片应用的灵活性。由于网络电路中模拟部分完全采用电流型电路，使其可完全直接采用标准数字CMOS工艺进行制作，并易于模/数混合集成。已经采用单层金属、单层多晶的2pm N阱标准数字CMOS工艺成功地制作了该Hamming网络中的核心单元电路芯片，测试结果表明，该核心单元电路芯片的性能很好，完全可以满足处理器的性能要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石秉学	清华大学微电子学研究所	42	298	10.0	16.0
2	林谷	清华大学微电子学研究所	4	22	3.0	4.0