使用模拟电路实现模拟VLSI方程1和2中的神经架构。神经网络的模拟实现降低了电路的复杂性,也使实时模拟样本转换为数字信号。本文设计的神经架构(NA)是一个包含三个隐藏层神经元的2输入1输出神经元。NA是馈送网络,所使用的学习算法在模拟域中实现了反向传播。本文设计的神经元具有用于数字和模拟应用的学习能力。为了验证 NA 的数字学习功能,使用<br>建议的神经体系结构。模拟操作,如子波学习、阳离子和<br>神经网络的频率乘法能力也得到了验证。考虑到小尺寸输入像素强度矩阵,NA 还用于图像压缩和解压缩。此神经体系结构可用于许多模拟信号处理活动。 ...
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