10、神经网络在硬件实现与粒子碰撞模拟中的应用

神经网络在硬件实现与粒子碰撞模拟中的应用

1. MNN与非MNN在2位数字乘法器实现中的对比

在实现2位数字乘法器时，MNN（模块化神经网络）和非MNN有着明显的差异。下面是详细的对比表格：
| 比较类型 | 非MNN实现 | MNN实现 |
| — | — | — |
| 计算次数 | O(55) | O(35) |
| 硬件需求 | 7个神经元，31个权重 | 5个神经元，20个权重 |

从表格中可以看出，MNN在计算次数和硬件需求上都更具优势，能有效减少资源消耗。

2. 可重构电路实现MNN的硬件

随着MOS VLSI技术的发展，在单芯片上集成大型神经网络成为可能。硬件实现神经网络不仅能高速执行前向传播操作，适用于实时应用，还具有单位成本低、系统体积小等优点。

模拟电路技术能高效实现神经网络所需的乘法、求和和Sigmoid传输特性等功能。设计人员可选择模拟或数字技术来实现神经网络模型。模拟方法具有紧凑性和高速度的优点，而数字实现则提供了灵活性和适应性，但会牺牲速度和硅面积消耗。

2.1 人工神经元的实现

模拟神经网络的实现仅使用模拟计算。人工神经网络通过人工神经元的互连来模拟人类大脑的神经系统，神经元通过权重相互连接，权重可以是正（兴奋）或负（抑制）的，这些权重可以用电阻来实现。

计算得到的权重可能有正或负的值，对应的电阻可以通过以下公式确定：
[R_{in} = - \frac{R_f}{w_{in}}, i = 1, 2, \cdots, n]
[R_{o1} = \frac{R_{o1}}{1 + \s