具有二维状态转移结构的随机逻辑及其在神经网络中的应用

来源：电子与信息学报杂志2016年第8期北京时间：

作者：季渊, 陈文栋, 冉峰, 张金艺, DavidLILJA

单位：2.(上海大学微电子研究与开发中心 上海 200072) ②(上海大学机电工程与自动化学院 上海 200072) ③(明尼苏达大学电子与计算机工程系 明尼阿波利斯 55455)

摘要：随机计算是一种特殊的基于概率数据码流的数学计算方法，其优点在于可以采用非常简单的数字逻辑完成复杂数学运算，从而大幅降低硬件实现成本。该文首先讨论了随机计算的基本原理和主要运算逻辑，论述了传统线性状态机的不足，并分析了一种2维状态转移拓扑结构，推导了通过2维有限状态机实现高斯函数的方法。在此基础上，提出一种随机径向基函数神经网络模型，其硬件实现成本非常低，而性能与传统神经网络相当。两类模式识别实验结果显示，所提出的随机径向基函数神经网络的输出值均方误差与相应结构传统神经网络的差别小于1.3%。FPGA实验结果显示，数据宽度为12位时，随机中间神经元的电路面积仅为传统插值查表结构的1.2%、坐标旋转数字计算方法(CORDIC)的2%。通过改变输入码流长度，该神经网络可以在处理速度、功耗和准确性之间作出平衡，具有应用灵活性，适用于对成本、功耗要求较高的应用如嵌入式、便携式、穿戴式设备。

关键词：随机计算, 人工神经网络, 径向基函数, 模式识别

基金资助：国家自然科学基金(61376028)