NeuralNet/Neuron.sv at master · sid-xyz/NeuralNet · GitHub

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
`timescale 1ns / 1ps

module Neuron_Linear #(parameter N = 2, parameter B = 16)
(
	input	[N-1:0][B-1:0]	x,
	input	[N-1:0][B-1:0]	w,
	input	[B-1:0]			b,
	output	[B-1:0]			y
);

wire [15:0] x1w1, x2w2, out;

Multiplier M1(
	.A(x[0]),
	.B(w[0]),
	.AB(x1w1)
);

Multiplier M2(
	.A(x[1]),
	.B(w[1]),
	.AB(x2w2)
);

Adder A1(
	.A(x1w1),
	.B(x2w2),
	.C(out)
);

assign y = out + b;

endmodule // Neuron_Linear


// module Neuron_Sigmoid(
// 	input	[1:0][15:0]	x,
// 	input	[2:0][15:0]	w,
// 	output	[15:0]		y
// );

// wire [15:0] z;

// Neuron_Linear ActVal(
// 	.x(x),
// 	.w(w),
// 	.y(z)
// );

// Sigmoid sigmoidActFunc(
// 	.x(z),
// 	.z(y)
// );

// endmodule // Neuron_Sigmoid


// module Neuron_ReLU(
// 	input	[1:0][15:0]	x,
// 	input	[2:0][15:0]	w,
// 	output	[15:0]		y
// );

// wire [15:0] z;

// Neuron_Linear ActVal(
// 	.x(x),
// 	.w(w),
// 	.y(z)
// );

// ReLU reluActFunc(
// 	.x(z),
// 	.z(y)
// );

// endmodule // Neuron_ReLU