[发明专利]人工神经网络运算电路

权利要求书

1.一种人工神经网络运算电路，其特征在于，包括：

控制器，用于生成学习参数，并根据所述学习参数调整多个神经元单元之间的连接关系；

存储器，与所述控制器连接，用于存储输入数据、所述学习参数以及连接关系；

所述多个神经元单元，与所述控制器和所述存储器连接，用于基于所述连接关系，根据所述学习参数对所述输入数据进行神经元运算，并输出运算结果。

2.根据权利要求1所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述多个神经元单元设置于多层神经网络中，每层神经网络包括至少一个神经元单元。

3.根据权利要求2所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述多层神经网络中第i层神经网络根据输入数据进行神经元运算，生成第i个运算结果，并将所述第i个运算结果传输至第i+1层神经网络，i为正整数。

4.根据权利要求2或3所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述控制器用于执行以下步骤根据所述学习参数调整所述多个神经元单元之间的连接关系：

获取所述多层神经网络中最后一层神经网络输出的运算结果；

根据所述运算结果与预设值之间的差值，调整所述学习参数；

若调整后的所述学习参数小于预设阈值，断开与调整后的所述学习参数对应的神经元单元的连接。

5.根据权利要求4所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述控制器，还用于在所述多个神经元单元中的一个或几个神经元单元的调整后的所述学习参数均小于所述预设阈值的情况下，删除所述一个或几个神经元单元。

6.根据权利要求4所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述控制器，还用于在所述多层神经网络中的一层或几层神经网络的所有神经元单元的调整后的所述学习参数均小于所述预设阈值的情况下，删除所述一层或几层神经网络。

7.根据权利要求3所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述多个神经元单元用于执行以下步骤根据所述学习参数对所述输入数据进行神经元运算：

从所述存储器中读取所述输入数据和所述学习参数；

依据所述学习参数对所述输入数据进行加权求和，得到加权求和结果；

将所述加权求和结果输入预设激励函数，得到所述运算结果。

8.根据权利要求7所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述多个神经元单元用于执行以下步骤依据所述学习参数对所述输入数据进行加权求和，得到加权求和结果：

计算所述输入数据与所述学习参数的乘积；

对各个所述乘积进行求和运算，得到所述加权求和结果。

9.根据权利要求2所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述多层神经网络中第一层神经网络与输入层全连接。

10.根据权利要求2所述的人工神经网络运算电路，其特征在于，所述存储器包括以下至少之一：寄存器单元、静态存储器、动态存储器。