[发明专利]改进的模拟数字神经元、神经网络及网络调试算法

权利要求书

1、一用于一神经网络中的数字神经元，此数字神经元包括有一具有2n存贮单元的随机存取存贮器，一个存贮单元针对每一个n输入的编码模式，每一存贮单元以神经元的激活状态(活动或不活动)被加以编程，这些激活状态对应于由一神经网络调试算法分配给针对一神经网络中的该神经元的输入编码模式的突触加权值，此神经元起一查表装置的作用，以为被送到神经元输入通路的每一个n位数字编码模式从被该n位数字输入编码模式所寻址的该随机存取存贮单元求取神经元激活状态。

2、按照权利要求1所述数字神经元，其中该调式算法将神经元存贮加权值映象与被安排进该神经元随机存取存贮器中的神经元激活状态公开地存贮。

3、按照权利要求1或2所述的数字神经元，其中数字神经元被编程安排将针对每一特定的输入编码组合执行一相关功能或由连动能。

4、按照权利要求3所述数字神经元，其中该调试算法将存贮器加权值映象分成为加权值页面，每一神经元随机存取存贮器类似地以相应的激活状态加权值页面加以安排，由此向使得一神经元可根据被用作存贮器地址加给该神经元的输入编码组合或存起一相关单元的作用，或者起一连内单元的作用。

5、一数字神经网络，包括有多个是有n输入连接和一具有2n存贮单元的随机存取存贮器的数字神经元，该存贮单元每一个针对输入连接状态的每一可能的数字组合，用于存放对应于被配置给该输入连接状态的突触加权值的神经元激活状态，并且其中该神经网络是多层的，面网络中每一神经元的输出均被连接到该网络的下一层中的一定数量的相邻神经元的输入通路。

6、按照权利要求5所述数字神经网络，其中每一神经元的输出均被连接到下一层中对应神经元的一输入通路和该下一层中该对底神经元上下紧邻信号n的神经元（如果存的话）的输入通路，该网络的每一输入通络类似地被连接到输入层中对应神经元的一输入通路和该输入层中该对应神经元上下紧邻的神经元（如果有的话）的输入通路。

7、按照权利要求6所述数字神经网络，其中，某些神经元与同一层的其他神经元共同利用他们输入的部分。

8、按照权利要求5、6或7所述数字神经网络，由一轴均相等的组合式三维立方体矩阵构成，每一数字神经元是有9个输入通路，这些数字神经元的相互连接是，每一神经元均连接到前一层中上、下和对应的三个神经元的输出。

9、按照权利要求8所述数字神经元网络，其中许多模块可以互相连接组成一大的网络。

10、按照权利要求9所述数字神经网络，其中神经元和每一立方体矩阵均采用集成电路技术制造。

11、一种数字神经网络的调试方法，该网络由许多按规则的模式连接成多层布置的神经元组成，其输入层被连接到网络的数字输入通路此方法涉及到要为该网络识别为一没有重复过程的单一进程的模式的应用。

12、按照权利要求11所述的方法，其中突触加权值主要根据流通到每一种神经元的信息设定。

13、按照权利要求12所述方法，其中多个输入模式被应用于对该网络连接安排的模拟。而且仅对具有正（′1′）值的输入进行处理以识别处于通向被指定输出的通路上的神经元。

14、按照权利要求13所述方法，其中一调试算法将网络输入通路神经元到神经元地连接通过被模拟的网络直至到达所有的目标输出，在每一阶段，对出自可能的扇至点的一个神经元加以查询以验证一神经元是否已经学到所需的功能，在没有一已经学习到该所需功能的神经元时，对相邻神经元进行查询为每一神经元建立备用能量，具有最大备用能量的神经元被编程来实现所需的功能。

15、按照权利要求14所述的方法，其中该被模拟网络中每一神经元都以突触加权值加以编程以针对为该调试算法所确定的特定输入模式执行相关功能，而在欲将一神经元映射进一新功能时，该调试算法即产生一新的加页权值面。

16、按照权利要求15所述方法，其中每一神经元含有能使每一神经元代表其输入的任何功能的激活状态的多重页面，在调试期间如果在到输出神经元的通路上没有一个神经元激活的话，就计算一新的加权值页面并引入一新的激活状态页面，最少被利用的神经元被指定以新的加权值，而此加权值页面的长由经指定的神经元的输入的复杂度决定。