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公开(公告)号：CN115688887A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211363463.5
申请日：2022-11-02
Applicant: 西安交通大学 , 中国电子科技集团公司第二十四研究所
IPC: G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种高复用度低功耗的脉冲神经网络模型，网络包括编码层，脉冲卷积层，脉冲池化层，全连接层以及脉冲输出层，图片数据经过突触模型转换成脉冲信号；脉冲卷积层提取信号的多维度信息；脉冲池化层对数据进行降维、去除冗余信息；全连接层进行特征空间映射。本发明引入了时间的概念，运用神经元之间的突触信息传递信号，可以实现低能耗的效果；本发明采用了网络层复用以及卷积复用等方法，节省了计算资源，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN115545178A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211234347.3
申请日：2022-10-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种减小脉冲神经网络神经元计算次数的硬件实现方法，该方法可用于脉冲神经网络中神经元电路的硬件实现。该方法在数字电路处理输入的脉冲信号时，先判断连接权重值是否小于等于固定阈值，若连接权重值小于等于固定阈值，对应的该神经元不会更新其膜电压。本发明方法通过减小神经元的计算次数，减小了膜电压在存储器的存取次数，减小了硬件功耗。本发明为种减小脉冲神经网络神经元计算次数的硬件实现方法，该技术面向神经网络硬件加速，减小了对电路存储器的使用次数，减小了神经元的计算次数，提升了计算效率，具有低功耗的特点。
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公开(公告)号：CN115314051A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210789326.1
申请日：2022-07-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: H03M3/00
Abstract: 一种基于矢量滤波DEM的频谱整形电路，包括Sigma‑Delta调制器、DEM电路和多比特DAC；所述DEM电路包括矢量滤波器和矢量排序器，矢量滤波器包括2个I型积分器、2个II型积分器、增益分别为Kg1和Kg2的2条谐振回路、增益分别为K1、K2、K3和1的4条前馈通路、3个数字加法器以及1个延时器z‑1；所述Sigma‑Delta调制器接收输入信号u(t)，Sigma‑Delta调制器的输出信号v[n]发送到DEM电路的矢量排序器，再经过DEM电路的矢量滤波器处理之后，矢量排序器输出信号发送到多比特DAC，多比特DAC输出整形后的信号r(t)。本发明能提供稳定的失配整形，并且提高SNR。
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公开(公告)号：CN115208407A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210790446.3
申请日：2022-07-06
Applicant: 西安交通大学
IPC: H03M3/00
Abstract: 一种应用于DAC失配误差抑制的矢量量化器，包括Sigma‑Delta调制器、DEM电路及多比特DAC，Sigma‑Delta调制器接收输入信号u(t)，Sigma‑Delta调制器的输出信号v[n]发送到所述DEM电路，DEM电路包括依次相连的矢量滤波器和矢量排序器，矢量排序器连接1个用于LSB输出的比较器以及基于元件使能的比较器阵列，基于元件使能的比较器阵列包含N个比较器，每个比较器的输出控制对应DAC元件工作或不工作；DEM电路的输出信号输入进多比特DAC，多比特DAC输出矢量量化信号r(t)。本发明在低阶低比特、低阶多比特及高阶多比特的应用场景均能实现失配误差抑制效果的提升，节省硬件开销。
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公开(公告)号：CN115438776A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211235092.2
申请日：2022-10-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于脉冲神经网络的编码方法，该实现方法可用于对输入到脉冲神经网络数据进行编码，使编码后的脉冲序列可以直接被脉冲神经网络处理。该方法首先对编码的所有数据进行归一化，归一化后的数据用多位的二进制表示，二进制数据的1或0表示在对应时间点是否有脉冲发放。本发明为一种用于脉冲神经网络的简易高效编码方法，该技术面向脉冲神经网络，减小了总编码时间长度，提升了编码效率，编码方式简单易硬件实现。
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