一种数模混合神经元电路制造技术

本发明专利技术涉及神经网络领域，尤其涉及一种数模混合神经元电路，旨在解决现有技术中数据存取时耗费大量的时间和能量的问题。本发明专利技术包括：输入层电路、多个卷积层电路及输出层电路，输入层电路包括：数据存储器、D/A转换电路及权重存储器；数据存储器，用于存储多比特位的激活值；D/A转换电路，用于将数字量的激活值转换为模拟量；权重存储器，用于存储与激活值一一对应的二值权重值；多个卷积层电路，用于基于模拟量的激活值和与其对应的二值权重值进行多次卷积操作，得到模拟电压值；输出层电路，用于输出模拟电压值的数字量。本发明专利技术通过在卷积操作前将数据值转换为模拟量，则激活值以模拟量参与卷积运算，从而解决数据存取时的延时与能量消耗的问题。

A mixed digital analog neuron circuit

【技术实现步骤摘要】
一种数模混合神经元电路
本专利技术涉及神经网络领域，尤其涉及一种数模混合神经元电路。
技术介绍
卷积神经网络中最大的操作是乘加(MAC)操作，在一个卷积神经网络中有数百万甚至数亿的MAC操作，需要消耗大量的能量。为了降低功耗，可采用神经网络量化算法。然而，将权重进行1bit量化，激活值进行定点量化(如4bit、8bit、16bit等)时，由于激活值为数字量，卷积中加法运算需要使用大量的电容，而且数据的存取操作需要耗费大量的时间和能量。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种数模混合神经元电路，当权重1bit量化，激活值8bit、16bit或更高精度mbit量化时，在卷积操作前将数据值转换为模拟量，则在卷积神经网络的多个卷积层中，激活值一直以模拟量参与运算，这将大大减少神经元电路的电容个数，降低神经元电路的复杂度，解决内存与计算单元之间数据搬运而造成的计算延时与能量消耗的问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种数模混合神经元电路，包括：输入层电路、多个卷积层本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数模混合神经元电路，其特征在于，包括：输入层电路、多个卷积层电路及输出层电路，其中，所述输入层电路包括：数据存储器、D/A转换电路及权重存储器；/n所述数据存储器，用于存储多比特位的激活值；/n所述D/A转换电路，用于将数字量的激活值转换为模拟量；/n所述权重存储器，用于存储与所述激活值一一对应的二值权重值；/n多个所述卷积层电路，用于基于模拟量的激活值和与其对应的二值权重值进行多次卷积操作，得到模拟电压值；/n所述输出层电路，用于输出所述模拟电压值的数字量。/n

【技术特征摘要】
1.一种数模混合神经元电路，其特征在于，包括：输入层电路、多个卷积层电路及输出层电路，其中，所述输入层电路包括：数据存储器、D/A转换电路及权重存储器；
所述数据存储器，用于存储多比特位的激活值；
所述D/A转换电路，用于将数字量的激活值转换为模拟量；
所述权重存储器，用于存储与所述激活值一一对应的二值权重值；
多个所述卷积层电路，用于基于模拟量的激活值和与其对应的二值权重值进行多次卷积操作，得到模拟电压值；
所述输出层电路，用于输出所述模拟电压值的数字量。


2.根据权利要求1所述的数模混合神经元电路，其特征在于，多个所述卷积层电路为M个卷积层电路，其中，
第一个卷积层电路，用于对模拟量的激活值和与其对应的二值权重值进行卷积操作，得到第一模拟电压值；
第j个卷积层电路，用于对第j-1次卷积操作得到的模拟电压值和与模拟量的激活值对应的二值权重值进行卷积操作，得到相应的第j模拟电压值，直至j＝M时输出第M模拟电压值至所述输出层电路，其中，j＝2，3，…M。


3.根据权利要求1所述的数模混合神经元电路，其特征在于，所述输出层电路包括A/D转换电路，用于将得到的所述模拟电压值转换为数字量。


4.根据权利要求1-3中任一项所述的数模混合神经元电路，其特征在于，每个所述卷积层电路包括开关电容神经元电路，所述开关电容神经元电路包括：开关电容阵列、偏置电路和运算放大器，其中，
所述开关电容阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：张峰，李淼，赵婷，马春宇，
申请(专利权)人：天津智模科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12