Đo lƣờng đặc điểm chuyển đổi khớp thần kinh cho một khớp thần kinh đơn có thể thấy trên hình 2.20. Nhƣng đặc điểm chỉ ra là tuyến tính tốt (Dwz 3% hoặc 5% bít độ chính xác) – ngoại trừ vùng diện tích với giá trị âm Vwkj và giá trị dƣơng vzj (Dwz 16%). Điều này là bởi vì cần thiết để giảm VSS, để đảm bảo một phạm vi dòng điện đầu ra hợp lý. Sự không tuyến tính là không có ý nghĩa cấm các ứng dụng cho chip khớp thần kinh; huấn luyện chíp theo vòng lắp hoặc một cơ chế luật học trên chip tƣơng lai có thể dễ dàng bù đắp cho nó.
Hình 2.20: Đo lường đặc điểm khớp thần kinh.
Độ phân giải ma trận trọng số đã đƣợc đo với Vwres 2mV hoặc 10 bit tại ít nhất một dải tần 2V của “ma trận điện áp”. Những thay đổi nhỏ thì có thể nhƣng nằm ở giữa mặt phẳng nhiễu của đầu ra chip khớp thần kinh. Đối với một hệ thống chế độ gọi lại độ phân giải là đủ cho một phạm vi rộng của các ứng dụng.
Chíp khớp thần kinh thế hệ thứ hai: Để đo lƣờng trên một chíp khớp thần kinh với chuyền tải dòng điện dựa trên các khớp thần kinh khác nhaụ
Dòng điện sai lệch đầu ra trên chip khớp thần kinh và dòng điện sai lệch đầu vào trên chip noron thì khá lớn; tiếp cận ở mức độ dòng điện đầu ra khớp thần kinh lớn nhất. Lý do có thể (ngoài việc không phù hợp thành phần) là khuếch đại thuật
toán có hệ số khếch đại thấp (< 60dB), cùng với cấp điện áp sai lệch khếch đại thuật toán là 2V sẽ cung cấp cho đo lƣờng sai lệch dòng điện đầu rạ Tuy nhiên, điều này không nhất thiết phải là một vấn đề lớn (cung cấp rằng mạng đƣợc huấn luyện và đang đƣợc sử dụng giống nhƣ chip) nhƣ dòng điện sai lệch chính là sự di chuyển những độ lệch. Tƣơng tự ma trận điện áp sai lệch (là tƣơng đối nhỏ) có thể đƣợc sử dụng nhƣ trọng số ban đầu, ngẫu nhiên, nhỏ khi mạng đƣợc huấn luyện. Cần chú ý rằng lỗi sai lệch thì không có hệ thống
Với mỗi một sai lệch dòng điện lớn, đặc điểm bộ chíp là tƣơng thích với rất nhiều ứng dụng ANN. Giới hạn chính của mạng là phạm vi giới hạn của các khớp thần kinh.