СБИС CLNN32/CLNN64 фирмы Bellcore

Гибридный нейрочип CLNN32 состоит из 32 нейронов и 496 двунаправленных адаптивных синапсов. CLNN64 содержит 1024 адаптивных синапсов. В наборе CLNN32/CLNN64 все нейроны взаимосвязаны, так что любая топология сети отображается подбором синапсов. Динамика сети полностью аналоговая, но значения синапсов хранятся/обновляются в цифровом виде с точностью 5 бит. На аппаратном уровне реализовано обучение сети — подбор весов происходит по алгоритму обучения машины Больцмана или Mean Field. Внутри также имеется некоррелированный генератор шума (32 канала), используемый при обучении по методу машины Больцмана.

CLNN32 может быть использован независимо или совместно с CLNN64 для построения более сложной архитектуры сети. Производительность достигает 108 переключений/с (при работе с CLNN64 удваивается). Для CLNN32 это означает, что примерно 105 32 битных образцов/с или 32 аналоговых канала (с полосой пропускания 50 кГц) могут быть использованы для быстрого распознавания/обучения. Время распространения для одного слоя нейронов <1мкс. <> (по методу Больцмана) или MF обучение требует 10… 20мкс.

По сравнению с ETANN СБИС CLNN32 имеет следующие очевидные преимущества:

• · быстрое обучение (микросекунды по сравнению с часами при CIL-процессе;
• · эффективный алгоритм обучения Больцмана, обеспечивающий быстрое нахождение хорошего решения (особенно хорош для задач распознавания изображений);
• · простые и быстрые процедуры чтения/записи весов, выполняемые в цифровом виде
• · легкая каскадируемость.