脈衝調變神經網路

Abstract

本論文將論述一種新線路結構的神經網路。它是利用已有的次線路（Subcircuit）組 合，以達成用脈衝信號為輸出信號（如同真的神經系統一般）的神經網路。其中神經 元是由反閘，反及閘和電流複製源（Current Mirror）等所組成。相互神經元間是由 金氧半電晶體作突觸權重（Synaptic Weight） 連接。因網路的結構，將有N＊N個突 觸權重（N 個神經元回授網路）的連接。而這種金氧半電晶體的連接方式，將可以有 效地減少整個網路所佔的晶片面積。 一種藉用脈衝串列信號（Plus Train Sig nal）及電流相加來模仿生物神經系統本身 計算形式的電路計算形式亦將被描述。而這電路計算形式是由一些簡單的次線路（如 反閘、金氧半電晶體和電流複製源）所完成，因此，在線路的設計上就十分簡單。雖 然作的是類比的計算，但其線路設計將如數位線路般容易（因多半是數位電路的次線 路）。 線路的脈衝信號是由電壓控制振盪器（環振盪器）在線路本身產生。因此，不需外界 的任何時鐘（Clock） 信號的輸入，在使用上將十分方便。不過線路本身的突觸權重 值不能改變（是金氧半電晶體的通道長、寬比值），因此線路將不能學習。但可以像 ROM 記憶體，在記憶體中的應用一樣，用在無須改變內容（學習新事物）的應用上。 二種用我們新線路結構所完成的Hopfield模型之神經網路之應用例子，亦被描述於本 論文中。因為並沒有實際製造晶片來量測，所以一切的結果均是由SPICE 所模擬出的 結果（二個應用例子也是如此）。