[实用新型]前馈网络拓扑数模混合神经网络电路

说明书

本实用新型公开了一种前馈网络拓扑数模混合神经网络电路，包括m个输入端、m行n列神经节点、主控制器模块、n‑1个寄存器模块、互连网络模块以及互连总线。m个输入端分别与第一列对应神经节点的输入端相连；每个所述神经节点均包括神经形态单元和微控制器单元。所述神经节点中的微控制器单元，用于实现多种软件定义的突触可塑性规则及蛋白调控规则；神经节点之间通过所述互连网络进行相互连接，形成具有前馈拓扑结构特性的数模混合神经网络电路。所述主控制器模块的输出端与n‑1个寄存器模块的输入端相连接，主控制器模块通过控制n‑1个寄存器模块，来调整互连网络的结构，从而实现不同前馈拓扑结构的数模混合神经网络电路。

技术领域

本实用新型涉及模仿生物神经元网络实现人工智能的神经形态工程，尤其涉及一种前馈网络拓扑数模混合神经网络电路。

背景技术

脉冲神经网络表示一类特殊的人工神经网络，脉冲神经元是脉冲神经网络的基本处理单元，脉冲神经元通过脉冲序列进行通信，其能够模拟更加真实的生物神经元的脉冲放电信息及信息在神经网络中的传导特性。由脉冲神经元组成的网络能够使用相对少量的脉冲来处理大量的数据。由于脉冲神经网络与传统的人工神经网络相比具有更加真实的生物神经特性，因此脉冲神经网络的硬件实现将为大脑中信息处理过程的分析提供强大的工具，包括对神经信息处理机制、突触可塑性和学习机制的研究。此外，脉冲神经网络的硬件实现可为应用工程中的各种具体问题提供解决方案，例如快速信号处理、事件检测、分类、语音识别、空间导航或电机控制等。

实用新型内容

本实用新型所要解决的技术问题是如何提供一种前馈网络拓扑数模混合神经网络电路，它不仅可以实现多种前馈网络拓扑结构，而且可以模仿生物神经突触可塑性实现多种突触可塑机制，并且可以模仿生物体内的蛋白调控神经网络，实现多种蛋白调控机制。

为解决上述技术问题，本实用新型所采取的技术方案是：一种前馈网络拓扑数模混合神经网络电路，其特征在于：

包括m个输入端、m行n列神经节点、主控制器模块、n-1个寄存器模块、互连网络以及互连总线，m和n为大于1的自然数；m个输入端分别与第一列对应神经节点的输入端相连，为第一列神经节点提供外部电流输入，其他非第一列神经节点输入端由与其相连神经节点的输出端连接；每个所述神经节点均包括神经形态单元和微控制器单元；所述神经节点中的微控制器单元，用于实现多种软件定义的突触可塑性规则及蛋白调控规则，根据所述规则实现对神经形态单元的输出行为进行调整；所述互连总线是相邻微控制器之间的连接总线，相邻微控制器通过互连总线进行相互通信，模拟模仿生物体内的蛋白调控网络，根据软件定义的蛋白调控规则实现对神经形态单元输出行为的调整；神经节点之间通过所述互连网络进行相互连接，形成具有前馈拓扑结构特性的数模混合神经网络电路；所述主控制器模块的输出端与n-1个寄存器模块的输入端相连接，主控制器模块通过控制n-1个寄存器模块，来调整互连网络的结构，从而实现不同前馈拓扑结构的数模混合神经网络电路；

所述互连网络包括m×（n-1）个多路复用器模块M_ij，1≤i≤m，1≤j≤n-1，每个多路复用器模块M_ij的输出端均与相对应的神经节点N_i(j+1)的输入端相连接，每个多路复用器模块M_ij的输入端均与神经节点N_i(j+1)之前所有的神经节点N_ab相连接，1≤a<i，1≤b<j+1；所述每个多路复用器模块M_ij的控制端都与对应寄存器j的输出端连接，寄存器j不同的输出端控制不同的多路复用器模块，实现主控制器通过n-1个寄存器控制多路复用器模块的目的，从而完成神经节点之间的前馈连接。