神经网络电路的学习方法

    公开(公告)号:CN103430186A

    公开(公告)日:2013-12-04

    申请号:CN201280014089.6

    申请日:2012-05-29

    CPC classification number: G06N3/063 G06N3/04 G06N3/049

    Abstract: 本发明提供一种能够以更少的数量的元件的结构实现利用脉冲定时进行的学习动作的神经网络电路的学习方法。突触电路(20)具备可变电阻元件(10),构成为能在第一输入信号(其他的神经网络电路元件(40)的输出信号)能够输入至可变电阻元件(10)的第一电极(13)的状态,和不能够输入的状态之间进行切换,构成为神经元电路(30)具备产生双极性锯齿形脉冲电压的波形发生电路(32),使第一输入信号具有双极性锯齿形脉冲波形,在第一输入信号能够输入至第一电极(13)的状态的期间,对可变电阻元件(10)的控制电极(15)输入在与该可变电阻元件(10)相同的神经网络电路元件(40)内生成的双极性锯齿形脉冲电压,根据依赖于施加至第一电极(13)的电压与施加至控制电极(15)的电压的输入时刻差而产生的第一电极(13)和控制电极(15)之间电位差,使可变电阻元件(10)的电阻值发生变化。

    神经网络电路的学习方法

    公开(公告)号:CN103460220A

    公开(公告)日:2013-12-18

    申请号:CN201280015280.2

    申请日:2012-05-29

    CPC classification number: G06N3/08 G06N3/049 G06N3/0635

    Abstract: 突触电路(20)具备可变电阻元件(10),神经元电路(30)具备产生双极性锯齿形脉冲电压或墨西哥帽形脉冲电压(以下称为规定的脉冲电压)的波形发生电路(32),第一输入信号(其他的神经网络电路元件(40)的输出信号)具有规定的脉冲电压波形,将与可变电阻元件(10)相同的神经网络电路元件(40)内生成的规定的脉冲电压波形的时间中间点称为中间点,在以该中间点为基准在前后具有规定的时间宽度的期间(以下称为允许输入期间),通过使第一输入信号能够输入至可变电阻元件(10)的控制电极(15),根据依赖于针对允许输入期间的第一输入信号的输入时刻而产生的第一电极(13)和控制电极(15)之间的电位差,使可变电阻元件(10)的电阻值发生变化。

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