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本发明实施例提供了一种基于神经网络层的数据处理方法、装置及设备，本方案中，第一方面，将神经网络目标层的输入数据由预设第一线性格式转换为预设对数格式，利用该目标层中的对数域运算器，对预设对数格式的输入数据进行运算，得到第一运算后数据；可见，本方案中，将线性域数据的运算转换为对数域数据的运算，也就是将使用乘法器的运算转换为使用加法器的运算，降低了神经网络运算量；第二方面，将第一运算后数据由预设对数格式转换为预设第二线性格式；利用目标层中的线性域运算器，对预设第二线性格式的第一运算后数据进行运算，得到第二运算后数据；可见，本方案中，又将对数域数据转换为线性域数据，满足了对线性域数据进行运算的需求。

本发明公开一种基于微环谐振器的二进制光学全加器，由3个不同结构的微环谐振器和5个Y形分支耦合器构成，它有三个待计算的电脉冲序列输入，输出是经过有进位标志的加法计算后的光脉冲序列。本发明二进制光学全加器与CMOS工艺完全兼容，使得器件体积小，功耗低，速度快，可扩展性好，便于集成，在光子计算机中将发挥重要作用。

本发明公开了一种基于文字运算的三值忆阻全加器电路，包括加数A输入模块、加数B输入模块、进位Cin输入模块、文字运算模块、SUM输出模块和进位Cout输出模块；其中，所述加数A输入模块与进位Cin输入模块相连，用于产生文字运算模块的输入X；所述SUM输出模块与加数B输入模块、文字运算模块相连，用于实现和的输出；所述进位Cout输出模块与文字运算模块、SUM输出模块相连，用于实现进位Cout的输出。