基于加权和同步抖动算法的忆阻神经网络全电路.pdfVIP

下载本文档

1
0
约6.87千字
约 8页
2024-01-03 发布于四川
举报
版权申诉

基于加权和同步抖动算法的忆阻神经网络全电路.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种加权和同步抖动算法(WSSP)在线学习电路，以及基于WSSP算法的忆阻神经网络全电路。WSSP算法通过在加权和处施加抖动信号，再利用添加抖动信号的网络误差以及未添加抖动信号的网络误差之间的差值进行权值更新。WSSP算法与反向传播(BP)算法相比，不涉及复杂反向传播和求导计算，算法结构简单，便于硬件实现；WSSP算法与随机权值变化(RWC)算法相比,权值改变量W不仅与误差变化量E的符号有关，而且与E的数值有关，收敛速度较快。另外，为解决基于软件实现的神经网络速度慢的问题，本发明提出

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117332824A

(43)申请公布日2024.01.02

(21)申请号202210708530.6

(22)申请日2022.06.22

(71)申请人湖南大学

地址410082