【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】计算单元
本公开文涉及计算单元,具体地涉及操作模拟信号的计算单元。
技术介绍
人工神经网络是通过生物神经网络激发的数学或编程模型。人工神经网络包含处理单元(称作人工神经元,该人工神经元基于生物神经元的基本性质建模)的网络。人工神经元计算和生成脉冲。例如,人工神经元接受一组输入以生成加权和,然后将结果传递给激活函数(例如S型函数(sigmoidfunction))以进行输出。人工神经元通过加权链路高度互连。人工神经网络使得计算机能够从观测数据(例如用户提供的新输入-输出模式)进行学习,调整系统参数(例如输入的权重),并且经过学习过程实现功能性。人工神经网络在诸如信号和图像识别以及一些其他预测系统之类的应用领域中已经表现出极大得潜力和优点。人工神经网络能够通过选择适当网络拓扑、神经模型和学习规则等来精心设计成满足特定得应用需要。复杂系统的人工神经网络学习过程通常需要在呈现样本模式方面大量地重复,直到神经网络能够正确地发挥功能,花费时间较长。为了减少人工神经网络的学习时间,并行计算可用来分配和并行化处理能够并发完成的计算任务,因为人工神经网络本质上是并行算法,而且并非要求全部计算任务按序执行。并行计算是同时进行多个过程运算或执行的一种计算。例如,在并行计算中,大问题的计算任务分解成能够同时处理(单独地或者采用某种进程间通信)的若干个极为相似的子任务,其结果被共同处理以最终解决该问题。用于人工神经网络的训练和模拟的并行计算通常采用硬件(其支持一定等级的并行性)来执行,例如具有单台机器内 ...
【技术保护点】
1.一种系统,包括:/n多个处理单元,所述多个处理单元中的每个处理单元包括第一振荡器、第二振荡器和计数器;/n其中,所述多个处理单元中的每个处理单元配置成接收第一输入和第二输入,并且发送作为所述第一输入和所述第二输入的函数的输出,所述函数具有多个参数;并且/n其中,所述多个处理单元的每个处理单元配置成接收和发送所述多个参数的值。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统,包括:
多个处理单元,所述多个处理单元中的每个处理单元包括第一振荡器、第二振荡器和计数器;
其中,所述多个处理单元中的每个处理单元配置成接收第一输入和第二输入,并且发送作为所述第一输入和所述第二输入的函数的输出,所述函数具有多个参数;并且
其中,所述多个处理单元的每个处理单元配置成接收和发送所述多个参数的值。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述多个处理单元中的每个处理单元还包括存储器。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述第一振荡器具有固定振荡频率。
4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述第二振荡器具有可调整振荡频率。
5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述计数器配置成对第一时间周期期间所述第一振荡器的第一循环次数以及第二时间周期期间所述第一振荡器的第二循环次数的总和进行计数;
其中,所述第一时间周期是所述第一输入的函数,并且所述第二时间周期是所述第二输入的函数;并且
其中,所述输出是所述总和。
6.根据权利要求1所述的系统,其中,所述第二振荡器配置成在作为所述第一输入的函数的时间周期以作为所述第二输入的函数的频率进行振荡;
其中,所述计数器配置成在所述时间周期内对所述第二振荡器的循环次数进行计数;并且
其中,所述输出是所述循环次数的函数。
7.根据权利要求1所述的系统,其中,所述第二振荡器配置成以作为所述第二输入的函数的频率进行振荡;
其中,所述计数器配置成在一时间周期内对所述第一振荡器的循环次数与所述第二振荡器的循环次数之间的差进行计数;其中,所述时间周期是所述第一输入的函数;
所述输出是所述差的函数。
8.根据权利要求1所述的系统,其中,所述第二振荡器是电流匮乏电压控制式振荡器(CSVCO)。
9.根据权利要求1所述的系统,其中,所述第一输入和所述第二输入是数字信号,并且所述多个处理单元中的至少一个处理单元还包括数模转换器,该数模转换器配置成将所述至少一个处理单元的所述第一输入或所述第二输入转换成模拟信号。
10.根据权利要求1所述的系统,其中,所述多个参数包括所述第一输入和所述第二输入的权重。
11.根据权利要求1所述的系统,其中,所述第一输入和第二输入是模拟信号。
12.根据权利要求1所述的系统,其中,所述函数是所述第一输入和所述第二输入的连续函数。
13.根据权利要求1所述的系统,其中,所述输出是来自模拟电路的输出。...
【专利技术属性】
技术研发人员:曹培炎,
申请(专利权)人:深圳源光科技有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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