La Computación Estocástica (SC) es una forma alternativa de computación con palabras ponderadas binarias que puede reducir significativamente los recursos de hardware. Esta técnica se basa en transformar la información de un sistema binario convencional al dominio de la probabilidad para realizar operaciones matemáticas basadas en la teoría de probabilidad, donde se requieren cantidades menores de elementos lógicos binarios. A pesar de la ventaja de computar con circuitos reducidos, la SC tiene un problema bien conocido; la interfaz de entrada conocida como generador de números estocásticos (SNG), es un módulo consumidor de hardware, lo cual es desventajoso para circuitos digitales pequeños o circuitos con varios datos de entrada. Por lo tanto, en este trabajo, los esfuerzos se dedican a mejorar un clásico SNG binario ponderado (WBSNG). Para esto, uno de los módulos internos (generador de pesos) del SNG fue rediseñado al detectar un patrón en las señales involucradas que ayudó a plantear el problema de una manera diferente, obteniendo resultados equivalentes. Esto redujo en gran medida el número de elementos lógicos utilizados en su implementación. Este patrón se interpreta con ecuaciones booleanas y se transfiere a un circuito digital que logra el mismo comportamiento de un WBSNG pero con menos recursos.