一种新的可编程、可扩展的Hamming神经网络

摘要

提出了一种新的可编程、可扩展Ｈａｍ ｍ ｉｎｇ 神经网络．它采用电流镜计算待识模式与标准模式的匹配度．然后，通过电流型排序电路进行匹配度的排序操作并输出识别结果．该Ｈａｍ －ｍ ｉｎｇ 神经网络中的标准模式模板是可编程的，以满足不同场合的应用要求．另外，该网络芯片在规模上可以很容易地进行扩展，这较大地提高了该处理芯片应用的灵活性．由于网络电路中模拟部分完全采用电流型电路，使其可完全直接采用标准数字ＣＭＯＳ工艺进行制作，并易于模／数混合集成．已经采用单层金属、单层多晶的２μｍ Ｎ阱标准数字ＣＭＯＳ工艺成功地制作了该Ｈａｍ ｍ ｉｎｇ 网络中的核心单元电路芯片，测试结果表明，该核心单元电路芯片的性能很好，完全可以满足处理器的性能要求．