【摘 要】
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分析了人工神经网络感知器的基本性质,提出了一种新的硬件实现方法——结构动态可塑原理,即通过网络中连接路径的转换,间接实现权值系数的变化,达到学习的目的.并用一个逻辑
【机 构】
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分析了人工神经网络感知器的基本性质,提出了一种新的硬件实现方法——结构动态可塑原理,即通过网络中连接路径的转换,间接实现权值系数的变化,达到学习的目的.并用一个逻辑功能感知器给出了具体的实现方法,证明该结论可推广到一般情况.
This paper analyzes the basic properties of artificial neural network perceptrons, and proposes a new hardware implementation method - structural dynamic plasticity principle, that is, through the conversion of connection paths in the network, indirectly realize the change of weight coefficient to achieve the purpose of learning. A logic function perceptron gives a concrete realization method, proving that the conclusion can be extended to the general situation.
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