基于Σ-Δ调制的比特流Hopfield人工神经网络及在片训练系统

作     者：郭晓丹 孟桥 

作者机构：东南大学射频与光电集成电路研究所江苏南京210096 东南大学射频集成电路与系统教育部工程研究中心江苏南京210096 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61076118/F040805) 

出 版 物：《信息与控制》 (Information and Control)

年 卷 期：2014年第43卷第1期

页      码：1-8页

摘      要：提出了一种基于Σ-Δ调制的单比特Hopfield人工神经网络(HNN)的设计方法.网络中各神经元的输入输出均为基于Σ-Δ调制的单比特信号,这解决了多比特并行分布网络扇入扇出的难题.同时在设计12神经元全并行Hopfield网络过程中,通过数字后端设计,优化了关键模块,减小了系统的面积及功耗.最后采用同步扰动学习算法(SLA)实现了在片训练系统,通过此训练系统Hopfield网络实现了文字的联想记忆.

主 题 词：比特流 人工神经网络 Hopfield ∑-△ FPGA Astro 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1219.2014.00001

馆 藏 号：203111963...