[发明专利]一种面向神经网络算法的模拟感知计算架构

权利要求书

1.一种面向神经网络算法的模拟感知计算装置，包括：

神经元值缓冲器，其配置为缓存待分析对象的样本参数；

突触权重缓冲器，其配置为存储与所述样本参数对应的突触权重；

模拟计算处理模块，其配置为根据所述突触权重和所述样本参数，在模拟域对待分析对象进行特征提取及特征分类；

其中，所述模拟计算处理模块包括：

多个乘法累加单元，其配置为根据所述突触权重对所述样本参数进行卷积处理；

多个第一非线性单元，其配置为与所述乘法累加单元一一对应连接，用于对各所述乘法累加单元输出的卷积结果进行非线性映射处理；

池化单元，其配置为对多个所述第一非线性单元输出的结果进行下采样及特征筛选；

第二非线性单元，其配置为对所述特征筛选的结果进行非线性映射。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：

输出缓冲器，其配置为缓存所述第二非线性单元输出的中间特征和最终特征，并输出所述中间特征给所述神经元值缓冲器。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，还包括：

赢者通吃模块，其配置为从所述第二非线性单元输出的最终特征中，筛选并输出最终特征中的最大值。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述突触权重缓冲器包括第一权重参数存储器，其中，所述第一权重参数存储器配置为存储所述突触权重。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述突触权重缓冲器还包括第二权重参数存储器，其中，所述第二权重参数存储器配置为从所述第一权重参数存储器读取所述突触权重，并输出给所述模拟计算处理模块。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

数字控制模块，其配置为分别与所述神经元值缓冲器、所述突触权重缓冲器、所述模拟计算处理模块、所述输出缓冲器和所述赢者通吃模块连接。

7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述神经元值缓冲器缓存的待分析对象的样本参数以及所述突触权重缓冲器存储的与所述样本参数对应的突触权重均为模拟值。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述神经元值缓冲器、所述第二权重参数存储器和所述输出缓冲器是易失性存储器，所述第一权重参数存储器是非易失性存储器。

9.根据权利要求1～8中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置适用卷积神经网络和深度神经网络。