这个电路不用PWM积分器，直接用双电容来做神经网络乘加计算，似乎更优？

Feison

以下电路是我个人构思，觉得比较适合做 fd-soi 工艺的AI芯片，
图中其它电流通道是连接其它神经元做乘加的（目前示例假设输入输出是1:1）。。

神经网络电容式计算单元

计算原理如下:
两个电容容量为c，都预充电到电压a,然后同时地，第一个电容同时以独立电阻R1 R2以及对应占空比Z1 Z2放电到地,第二个电容以R3 R4 Z3 Z4放电到地,经过一段时间T0之后,两个电容的电压均大于电压b，然后第二个流程，两个电容均独立地以电阻R0，放电到电容公共端/地，但是当电压等于b或者小于b的时候，放电中止，两个电容电路是独立的。那么第二个流程，各自电容的放电时间t1 t2各是多少？t1-t2又是多少？

电容式乘加计算

如果电容的容量不同了，为c1和c2呢，答案又是什么？

电容量有误差的情况

各方面琢磨了3个月，我实在看不出这个电路有什么大问题。。本人是写AI软体的，觉得这个电路也不难。。所以很疑惑？？
我为人人，人人为我，这个电路对各位有用么？
希望各位专家能给点意见，老弟感激不尽!!!

Feison

局部图好像不太好理解，我更新了最后一张，各个神经元计算单元的关系示意图