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[发明专利]模拟神经元的计算高效实施方式-CN202080032448.5在审
发明人： B.普钦格;E.哈塞尔斯泰纳;F.梅尔;B.米尼克霍夫;G.普罗米策;P.扬舍尔 -专利权人： AMS国际有限公司
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：一种设备包括模拟神经网络、数字控制器和存储器装置。模拟神经网络可以包括具有多个神经元的第一层。多个神经元可以被重复使用以形成模拟神经网络的第二层。每个神经元可以有多个输入。数字控制器可以耦合到模拟神经网络，并且可以为多个输入中的每个输入提供权重。存储器装置可以耦合到数字控制器，以存储多个输入中的每个输入的权重。
模拟神经元计算高效实施方式

[发明专利]用模拟神经元的单个物理层实现多层神经网络-CN201980084186.4在审
发明人： E.哈塞尔斯泰纳;P.扬舍尔;F.梅尔;B.米尼克霍夫;B.普钦格;G.普罗米策 -专利权人： AMS有限公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明描述了一种包括多层模拟神经网络和系统控制器的系统。多层模拟神经网络具有单层物理模拟神经元，其可重复使用以实现多层模拟神经网络。每个物理模拟神经元被配置为接收神经元输入并处理该神经元输入以生成神经元输出，该神经元输出作为输入被馈送到单层的所有物理模拟神经元，并且每个物理模拟神经元包括相应的权重存储器。系统控制器可操作用于：针对每个物理模拟神经元获得相应的神经元权重向量集，其中每个神经元权重向量对应于多层模拟神经网络的多个层中的相应层；针对每个物理模拟神经元，在物理模拟神经元的相应权重存储器中存储相应的神经元权重集；接收多层模拟神经网络的网络输入；以及通过重复使用单层物理模拟神经元来通过多个层处理网络输入以生成网络输出，其中对于多个层的每一层，每个物理模拟神经元使用对应于当前层的相应神经元权重向量集中的神经元权重向量来处理物理模拟神经元的神经元输入。
模拟神经元单个物理层实现多层神经网络

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