神经网络计算部件的数字VLSI优化设计

摘要：

在神经网络的数字VLSI实现中,激活函数及乘累加等计算部件是设计中的难点.区别于使用乘法器及加法器的传统方法,该文提出的LMN方法基于查找表(即函数真值表),使用逻辑最小项化简提炼出函数最简逻辑表达式后,可直接生成结构规整的门级电路,除线延时外,电路只有数个门级延时.以非线性函数为例对该方法进行了介绍,结果表明当定点数位数较少时,算法在速度及误差方面具有更好的性能.

关键词：神经网络、VLSI设计、非线性函数、逻辑化简

所属期刊栏目：34

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：254-256,259