[发明专利]一种集中式随机跳变神经网络电路结构及其设计方法

权利要求书

1.一种集中式随机跳变神经网络电路结构，其特征在于：该电路结构包括神经网络模块、随机数发生模块和流程控制模块，根据流程控制模块的输出，决定是否开始随机跳变的过程，当开始随机跳变，此时同时控制随机数发生模块的运作，即对随机数发生模块的两个子模块进行控制，控制两个随机数发生器输出两组随机数。

2.根据权利要求1所述的一种集中式随机跳变神经网络电路结构，其特征在于：随机数发生器1输出的一组随机数用来改变神经网络的权重，随机数发生器2输出的另一组随机数用于改变控制神经网络结点的地址。

3.根据权利要求1所述的一种集中式随机跳变神经网络电路结构，其特征在于：神经网络模块用于神经网络的实现，以及对训练集的处理。

4.根据权利要求1所述的一种集中式随机跳变神经网络电路结构，其特征在于：随机数发生模块包括两个独立的随机数发生器，用于产生两组随机数组，实现对神经网络的随机节点处的权重变化。

5.根据权利要求1所述的一种集中式随机跳变神经网络电路结构，其特征在于：流程控制模块用于控制整个电路结构工作模式的变化。

6.根据权利要求1所述的一种集中式随机跳变神经网络电路结构，其特征在于通过流程控制模块控制总的进程，与神经网络模块、随机数发生器控制模块相连并对以上部分进行控制；随机数发生器模块与神经网络模块相连并对该部分进行控制。

7.根据权利要求1所述的一种集中式随机跳变神经网络电路结构，其特征在于随机数发生器模块内的两个独立的随机数发生器分别与神经网络模块的网络权重部分及网络节点地址部分直接相连；x₁，x₂为神经网络的输入；w_ij为权重，b₁,b₂,b₃,b₄为隐层函数，用于对输入信号加工；y₁,y₂为神经网络的输出，i表示输入，j表示隐层函数。

8.一种集中式随机跳变神经网络电路结构的设计方法，该方法包括如下具体步骤：

S1.首先为神经网络正常运行；神经网络模块启动，通过训练集对神经网络芯片进行训练，得到训练好的网络样本；

S2.其次为集中式随机跳变行为运行；流程控制模块运行，通过控制两个伪随机数发生器的运作，改变已经训练好的神经网络的权值及结点地址，并由该神经网络对训练集进行处理。