[发明专利]用于将范数与提供给神经网络的输入模型的每个分量相关联的方法和电路

摘要

本发明的方法和电路的目的在于在距离估计过程中将一个范数与提供给基于输入空间映射算法的人工神经网络(ANN)的输入模型中的每个分量关联起来。一组称为“分量”范数的范数记忆于ANN的特定记忆化装置中。当ANN集成于一片硅芯片内时,此实施方式允许明显地使占用的硅面积优化。

主权项

1.一种改进的ANN，在估计输入模型与存于ANN的神经元中的原型之间的最后距离的过程中，用于将一个分量范数(C_norm)与具有p个分量的输入模型中的每个分量关联起来，所述改进的ANN包括：-数据输入传输装置，用于施加输入模型分量于每个神经元；-全局记忆化装置，用于存储p个分量范数和施加所述p个分量范数于每个神经元；-多个n个神经元；每个神经元包括：--一个原型记忆体，用于存储一个原型的p个分量；及--连至所述原型记忆体、连至所述全局记忆化装置和连至所述数据输入传输装置的距离估计装置；-寻址装置，用于同时将输入模型分量、相应的与其相关联的分量范数和相应的所存原型分量施加于每个神经元中的所述距离估计装置上；-用于将距离范数(D_norm)施加于距离估计装置上的装置；其中所述距离估计装置适合于使用与其相关联的相应分量范数来执行输入模型的相应的分量与所存原型之间的基本的(或部分的)距离计算和适合于组合距离估计过程中的所述基本计算以便使用距离范数(D_norm)来确定最后距离。