[发明专利]一种随机神经网络硬件实现装置

摘要

本发明涉及一种随机神经网络硬件实现装置，它包括输入层、隐含层和输出层：输入层由m个输入神经元I组成，输入神经元I包括一个随机数转换器A，输入向量经过随机数转换器A后输出随机数据序列一；隐含层由s个隐含神经元J组成，隐含神经元J包括一个随机数转换器B、一个随机函数发生器和一个确定数转换器C，参数码流经过随机数转换器B后与随机数据序列对齐再经随机函数发生器，得到随机数据序列二，随机数据序列二经过确定数转换器C，输出确定数一；输出层由n个输出神经元K组成，输出神经元K包括一个确定数转换器D和一个线性函数处理器，参数码流二经过确定数转化器D后与确定数对齐再经线性函数处理器，输出目的向量。本发明可极大降低硬件逻辑和布线资源，降低电路成本功耗，同时网络运算精度高，增强训练样本的拟合能力。

主权项

1.一种随机神经网络硬件实现装置，它包括三层结构——输入层、隐含层和输出层：输入层由m个输入神经元I组成，每个输入神经元I包括一个随机数转换器A，输入向量(1)经过随机数转换器A后输出随机数据序列一(2)；隐含层由s个隐含神经元J组成，每个隐含神经元J包括一个随机数转换器B、一个随机函数发生器(41)和一个确定数转换器C，参数码流一(11)经过随机数转换器B后与随机数据序列一(2)一起再经随机函数发生器(41)，得到随机数据序列二(13)，随机数据序列二(13)经过确定数转换器C，输出确定数一(14)；输出层由n个输出神经元K组成，每个输出神经元K包括一个确定数转换器D和一个线性函数处理器(61)，参数码流二(21)经过确定数转化器D后与确定数一(14)一起再经线性函数处理器(61)，输出目的向量(23)；所述随机神经网络是指输入层和隐含层采用随机数对数据进行传输和处理，输出层采用确定性数的方式进行输出的一种网络结构，各层神经元个数根据不同的应用情况设定；输入神经元I的输出端连接到隐含神经元J的输入端，其连接采用全相连或者部分相连的方式；隐含神经元J的输出端连接到输出神经元K的输入端，其连接采用全相连或者部分相连的方式。