技术特征：
技术总结
本发明提供一种神经网络处理系统，包括至少一突触，突触接收一输入信号，突触具有一外部权重值及一内部权重值，内部权重值会经由外部刺激而产生变化，当内部权重值的变化累积至一临界值时，会同时改变外部权重值，使得输入信号乘上突触的外部权重值会产生一权重信号，一神经元电路连接突触，以接收突触所传输的权重信号，并可计算这些权重信号以输出。本发明可以同时加速深度学习中的预测及学习功能，并可实现高精确度且具即时学习能力的硬件神经网络。
技术研发人员：侯拓宏;张志丞;刘仁杰
受保护的技术使用者：财团法人交大思源基金会
技术研发日：2017.06.16
技术公布日：2017.11.10