一种可扩展BP在片学习神经网络芯片

• 作者: 卢纯 石秉学 陈卢
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 在片学习 CMOS模拟集成电路 误差反传算法
• 年，卷（期）: 2002,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1270-1273
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2113字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2002.09.004

摘要

基于0.6μm标准CMOS工艺,设计并实现了一种可扩展BP在片学习神经网络芯片.该芯片包含8个神经元和64个突触.提出了一种新颖的可扩展拓扑结构,使得利用该芯片构成完整的神经网络系统时,不需附加额外的神经元误差计算芯片;将L个芯片层叠起来就可以得到一个L层的神经网络.该芯片采用模拟电路,利用电容进行电荷存储,在片学习本身可用于权重刷新以保证权重值的正确性.奇偶校验实验证明了该神经网络芯片具有在片学习的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈卢	清华大学微电子学研究所	7	113	4.0	7.0
2	石秉学	清华大学微电子学研究所	42	298	10.0	16.0
3	卢纯	清华大学微电子学研究所	9	131	5.0	9.0