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一种基于复合介质栅结构的仿生神经网络电路系统

申请号: CN202410246777.X
申请人: 南京大学
更新日期: 2026-03-17

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于复合介质栅结构的仿生神经网络电路系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410246777.X
申请日 2024/3/5
公告号 CN117829224A
公开日 2024/4/5
IPC主分类号 G06N3/06
权利人 南京大学
发明人 闫锋; 王凯; 王一鸣; 蒋骏杰; 蔡梦瑶; 刘淇
地址 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

摘要文本

本发明公开了一种基于复合介质栅结构的仿生神经网络电路系统,属于集成电路设计领域。该仿生神经网络电路系统包括互联组件、计算组件和控制组件,控制组件分别和互联组件、计算组件相连,互联组件和计算组件相连;其中,互联组件由互联器件组成,互联器件采用复合介质栅晶体管实现,该仿生神经网络电路系统采用复合介质栅晶体管以模拟运算的形式实现计算过程,并对应设计了由三个晶体管和一个电容构成的电路作为计算组件,从而模拟了人脑结构和功能实现仿生神经网络,避免了采用数字集成电路实现仿生神经网络装置需要大量晶体管带来的器件繁多、系统复杂度高、芯片面积大、功耗大等问题,能够满足大规模集成的需求。

专利主权项内容

1.一种基于复合介质栅结构的仿生神经网络电路系统,其特征在于,所述系统包括:互联组件、计算组件和控制组件;所述控制组件分别和所述互联组件、所述计算组件相连,所述互联组件和所述计算组件相连;所述互联组件由互联器件组成,用于根据输入至各互联器件的激励信号和权重得到二者的乘法累加计算结果对应的电流信号,所述计算组件由三个晶体管和一个电容构成,用于根据所述互联组件的乘法累加计算结果对应的电流信号输出对应的脉冲计算结果,控制组件接收计算组件的脉冲计算结果,产生互联组件的控制信号,进行下一次计算,重复直至网络计算完成。