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文檔簡介
1、隨著電子技術(shù)的快速發(fā)展,CMOS晶體管的集成度越來越高,人們渴望神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)具有更廣闊的發(fā)展前景,然而,由于CMOS晶體管尺寸縮小即將到達(dá)極限,使神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展遇到障礙,同時,現(xiàn)有的學(xué)習(xí)規(guī)則,不能滿意地解決神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)實時的、復(fù)雜的智能問題,因此在神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)中加入智能處理單元更加迫切。新型的電路元件—憶阻器和生命科學(xué)的新發(fā)現(xiàn)—脈沖時間依賴的可塑性(Spike-TimingDependentPlasticity,STDP)學(xué)習(xí)規(guī)則給
2、神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展注入了新的活力。憶阻器的體積小且具有天然的信息存儲能力,它非常適合作為神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)中的電子突觸。另一方面,將STDP規(guī)則結(jié)合到憶阻神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)中,構(gòu)建基于STDP和憶阻器的具有仿生智能和高集成度特點(diǎn)的神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng),有望提高神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的智能信息處理能力。
本文深入研究了憶阻器的基本理論及性質(zhì),通過理論推導(dǎo)和憶阻橋電路實現(xiàn)了憶阻突觸,同時構(gòu)建了憶阻感知器去實現(xiàn)邏輯分類;結(jié)合Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼
3、近中的優(yōu)勢,研究了憶阻Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將其應(yīng)用于函數(shù)逼近;構(gòu)建憶阻Fourier神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像復(fù)原,通過以上工作,驗證了憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更好的信息處理能力,同時易于用硬件電路實現(xiàn)。然后,考慮到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿生特性,通過實驗證實了憶阻突觸可以有效實現(xiàn)生物學(xué)中的STDP學(xué)習(xí)規(guī)則,構(gòu)建不同結(jié)構(gòu)的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了基于STDP規(guī)則的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用于圖像存儲,探討了其在二值圖像、灰度圖像和彩色圖像存儲中的應(yīng)用。最后,基于STDP
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