检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：任宽西南交通大学

学位级别：硕士

人工智能的快速发展需要人工智能专用硬件的快速发展，受人脑存算一体、并行处理启发而构建的神经形态计算范式，可以有效的降低人工智能中计算工作的能耗。储池计算是神经形态计算范式的一种，具有结构简单、训练参数少等特点，在时序... 详细信息

人工智能的快速发展需要人工智能专用硬件的快速发展，受人脑存算一体、并行处理启发而构建的神经形态计算范式，可以有效的降低人工智能中计算工作的能耗。储池计算是神经形态计算范式的一种，具有结构简单、训练参数少等特点，在时序信号处理、混沌动力学系统预测等方面有着巨大的应用潜力。由于采用随机初始化的网络权重，传统储池计算需要大量的数据和计算时间用于预热处理和网络参数优化。下一代储池计算（Nextgenerationreservoircomputing,NGRC）可以在保证预测精度的条件下有效缓解这些问题，但仍需要大量计算资源的开销用于乘法计算操作。本文在总结了忆阻器、忆容器、以及储池计算发展历程的基础上，提出了带阈值电压的忆容耦合忆阻器件模型、带阈值电压的忆容耦合忆阻器件模型的组合理论、交叉杆阵列中可用于提升权重精度的多值模块结构、以及一种基于存算一体范式实现NGRC的硬件实现方法，具体工作及创新点如下：　　（1）提出了阈值电压自适应忆容耦合忆阻器件（VoltageThresholdAdaptiveMemcapacitive-coupledMemristor,VTEAM-M）模型，通过设定相应模型参数使模型可以模拟带阈值电压的忆阻器、带阈值电压的忆容器、以及有电阻电容耦合变化现象的带阈值电压的忆阻器。仿真实验部分，基于MATLAB仿真了VTEAM-M模型的电阻-电压变化图像及电容-电压变化图像。　　（2）提出VTEAM-M模型的组合理论。在组合理论的框架内VTEAM-M模型可自由叠加或与其他模型叠加，来反映实际器件中电阻和电容的变化特性，解决了含多个阈值电压的忆阻器、忆容器以及忆容耦合忆阻器的行为学模型建模问题。仿真实验部分，基于MATLAB，利用组合理论构建了有多个电阻、电容平台的Ag/MoOx/MoS2/Ag结构忆阻器的行为学模型。　　（3）提出多值模块结构。目前有多个阻态的带阈值电压的忆阻器的阻态难以准确调整，本文设计了由多个只有两个阻态的带阈值电压忆阻器组合构成的多值模块，这种多值模块可应用于交叉杆阵列中进行向量矩阵乘法运算，提升权重精度。　　（4）提出了一种基于存算一体范式实现下一代储池计算的硬件实现方法，将NGRC过程通过矩阵向量乘法操作简化，并利用带阈值电压的忆阻器的交叉杆阵列结构完成矩阵向量乘法操作。通过忆阻器交叉杆阵列仿真实验，在Lorenz63时间序列预测任务中验证了该方法可行性，以及该方法在噪声条件下预测结果的鲁棒性，并探究忆阻器交叉杆阵列权重精度对预测结果的影响。仿真实验结果表明，预测效果与输出精度和权重精度密切相关。当输出精度达到16bit，进一步提高输出精度对预测效果的影响可忽略不计，并且具有良好的抗噪声能力;当权重精度达到8bit，对Lorenz63三维时间序列预测的短期预测（1个李雅普诺夫时间）就可以有良好的预测效果（NRMSE小于0.05），并可以在一定程度进行长期预测。

来源：评论

二维范德华异质结的光电特性及其神经形态计算的应用研究

引用

作者：孙侨东华中科技大学

学位级别：硕士

光电探测器件及技术在卫星遥感、安全监测、自动驾驶等领域发挥着重要的作用。这些领域的不断发展,对光电探测器的小型化、集成化、可延展性以及宽波段响应能力提出了越来越高的要求。相比于传统三维材料,新兴的二维材料可将电子的运动... 详细信息

光电探测器件及技术在卫星遥感、安全监测、自动驾驶等领域发挥着重要的作用。这些领域的不断发展,对光电探测器的小型化、集成化、可延展性以及宽波段响应能力提出了越来越高的要求。相比于传统三维材料,新兴的二维材料可将电子的运动局限在二维平面内,显著增强电子与电子、电子与光子间的相互作用,从而获得优异的电学与光电响应特性。特别地,基于二维材料的范德华异质结,可通过不同材料的层间耦合作用,有效克服单一材料在性能上存在的不足,使器件的整体性能得到进一步提升,在未来的光电探测和神经形态计算中展现了巨大的潜力。本文报告了一种自行设计的高性能石墨烯/二硫化钼异质结光电探测器,其中二硫化钼层对一定范围的光谱具有较高的吸收并能产生电荷,产生的电荷在异质结区内建电场的作用下分离及转移至石墨烯层。而石墨烯层的极高载流子迁移率,提高了光生电子和空穴的迁移速度,使得器件的光响应速度得到提升。在400 nm的入射光照下,器件的响应度达到1.6 A/W,比探测率达到1.04×10Jones,响应时间低至3.7×10s。此外,由于石墨烯的宽光谱响应特性及异质结的层间耦合效应,器件在400～1800 nm的超宽光谱范围内具有良好的光响应。然而,石墨烯和二硫化钼固有的较高电导率以及异质结区势垒高度的有限性,使得器件的开关电流比仅达到2.5,限制了石墨烯/二硫化钼异质结光电探测器的实用价值。针对这一问题,本文对原有的器件结构进行优化,通过引入二硫化钨层增加器件中的肖特基结,制备了二硫化钼/石墨烯/二硫化钨异质结光电探测器,有效降低了器件在暗态下的电流,获得了2.8×10的开关电流比,并进一步提升了器件对弱光信号的探测能力,极大地拓宽了器件在光电探测领域中的应用前景。二维材料优异的电学特性和纳米级别的特征尺寸,进一步促进了其在人工神经网络中的应用。在人工神经网络中,引入激活函数运算能够增加神经网络的非线性因素,使神经网络对非线性函数的学习效果更好,但同时带来了更大的运算周期。采用软件实现激活函数的方式,将导致神经网络的时序消耗较大,影响了神经网络的学习效率;通过硬件层次对激活函数进行实现则可以简化计算过程,降低神经网络的时延。基于石墨烯/二硫化钼所展示的良好电学特性,本文提取了其受栅极电压调制下的电学输出特性,并与人工神经网络中的带泄露线性整流(LRe LU)激活函数拟合,设计了一种通过二维异质结器件实现激活函数的人工神经网络。在该神经网络中,本文选取MNIST图像数据库,并利用反向传播算法,对神经网络进行了30个迭代循环的训练。训练完成后,采用随机的手写数字图像对该神经网络进行测试,结果实现了准确率为96%的高精度识别。

来源：评论

基于非理想忆阻器件的神经形态计算性能研究

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作者：朱熙国防科技大学

学位级别：硕士

随着现代电子技术和生物技术的发展,神经形态计算逐渐引起学术界的广泛关注。它通过模拟人脑的神经网络来实现模式识别、自动控制和信息处理等方面的功能。但是由于网络规模和突触元件的制约,神经形态计算的功能受到一定的限制。忆阻器... 详细信息

随着现代电子技术和生物技术的发展,神经形态计算逐渐引起学术界的广泛关注。它通过模拟人脑的神经网络来实现模式识别、自动控制和信息处理等方面的功能。但是由于网络规模和突触元件的制约,神经形态计算的功能受到一定的限制。忆阻器的出现,为提高突触模拟水平提供了新的物理基础,进而为神经形态计算的进一步发展提供了可能。忆阻器的纳米级尺寸、低耗能和良好的突触特性,使得基于忆阻器阵列的神经形态计算有望进一步提高神经网络的计算能力和运算效率。然而,以目前工艺制备的忆阻器阵列存在波动性、良率和线电阻等问题。为此,本文首先介绍了基于忆阻器的多层感知器网络和单层脉冲神经网络,然后分别建立了非理想忆阻器的波动性模型、良率模型和线电阻模型,以MNIST手写字体库和中文汉字库为例,分别测试了两种网络在以理想忆阻器件为突触下的计算性能,并用控制变量法分别研究了具有非理想特性模型的神经突触对多层感知器网络和单层脉冲神经网络计算性能的影响。实验结果表明,忆阻器的阻值波动性对以忆阻器交叉阵列为突触的多层感知器网络有一定影响,其阻值波动会在一定程度上恶化该网络的性能。随着忆阻器的阻值波动性增大,网络的计算性能会不断降低,而且网络的计算性能的波动范围会不断增大;忆阻器的良率对以忆阻器交叉阵列为突触的多层感知器网络有较大影响,其阻值良率会在较大程度上恶化该网络的性能;相比于忆阻器失效升为高阻态,失效降为低阻态对网络的性能影响相对较小;忆阻器交叉阵列中的线电阻同样是影响网络性能的一个不可忽略的因素。随着阵列规模的增大,线电阻的分压作用会严重恶化网络的性能,此外,线电阻的增大同样也会导致网络性能恶化。与多层感知器网络不同,单层脉冲神经网络为二值化网络,其中的权值只有高阻态和低阻态。忆阻器高阻态的波动对单层脉冲神经网络计算性能影响很小,而忆阻器低阻态的波动对网络有一定影响,并且随着忆阻器低阻态的增大或波动性的增大,网络性能会降低;忆阻器阵列的良率对网络的影响较大,且忆阻器失效降为低阻态和失效升为高阻态对单层脉冲神经网络的影响相近;忆阻器阵列中的线电阻对网络也有较大影响,随着线电阻的增大和阵列的规模的增大,这种负面影响将显著增大。

来源：评论

基于BaTiO3的铁电忆阻器的阻变调制及其神经形态计算应用

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作者：张建兴青岛大学

学位级别：硕士

神经形态计算在取代传统计算机体系成为新一代计算机体系上具有巨大的可能性,并且神经形态计算在促进人工智能的发展上有着得天独厚的优势。忆阻器因其独特的阻变特性有望成为神经形态计算的硬件基础,目前人们已广泛研究各种类型的忆阻... 详细信息

神经形态计算在取代传统计算机体系成为新一代计算机体系上具有巨大的可能性,并且神经形态计算在促进人工智能的发展上有着得天独厚的优势。忆阻器因其独特的阻变特性有望成为神经形态计算的硬件基础,目前人们已广泛研究各种类型的忆阻器,其中,铁电忆阻器取得了一系列的研究进展并展现出了一定的优势和特性。在本论文的工作中,我们通过物理气相沉积技术(包括脉冲激光沉积技术、磁控溅射技术和真空热蒸镀技术)制备了两种基于BaTiO的铁电忆阻器:Pt/BaTiO/(La,Sr)MnO忆阻器和Au/BaTiO/Nb:SrTiO忆阻器,旨在研制出具有优秀阻变特性与高性能神经形态计算应用的忆阻器。我们通过原子力显微镜和半导体参数测试分析仪对于此两种忆阻器的薄膜特性、阻变特性、突触可塑性模拟和人工神经网络图像识别上进行了研究。其主要内容如下:第一部分:此部分是对Pt/BaTiO/(La,Sr)MnO忆阻器的性能研究。首先,其BaTiO薄膜表面形貌非常平整,粗糙度为～400 pm,PFM所测的铁电畴翻转图像具有清晰的畴界,电滞回线相位可相差180°,其具有良好的铁电性。此器件的阻变特性主要表现为正向电压下电阻增大,负向电压下电阻减小。然后,此器件在不同电压幅值和电压脉冲宽度下成功实现了长期可塑性、短期可塑性、兴奋性突触后电流、双脉冲易化、脉冲频率依赖可塑性和脉冲时间依赖可塑性的模拟,同时我们利用此器件完成了实验“巴甫洛夫的狗”模拟。最后我们将此器件测得的连续阻变调制数据与人工神经网络相结合,获得了高精度的手写数字图像识别结果,其68(8×8)像素的图像识别准确率为96.1%,784(28×28)像素的图像识别准确率为96.7%。其主要的阻变机理为欧姆导电机制、空间电荷限制电流(SCLC)导电机制和Pool-Frenkel(P-F)发射导电机制。第二部分:此部分是对Au/BaTiO/Nb:SrTiO忆阻器的性能研究,其BaTiO薄膜的铁电畴翻转图像同样具有清晰的畴界,电滞回线相位可相差180°,其具有良好的铁电性。此器件有着非常大的阻变调制范围,高低阻态之比可达四个数量级以上,阻变特性表现为正向电压下电阻减小,负向电压下电阻增大。然后此器件成功模拟出了长期可塑性、短期可塑性、兴奋性突触后电流、双脉冲易化、脉冲频率依赖可塑性和脉冲时间依赖可塑性。最后其连续阻变调制数据与人工神经网络结合的手写数字图像识别结果为:68像素的图像识别准确率为95.0%,784像素的图像识别准确率为92.0%。其主要的阻变机理为肖特基发射导电机制。

来源：评论

基于Si/ZnO异质结的自供能全光控突触器件及神经形态计算

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作者：郭倩文河南大学

学位级别：硕士

随着科技的迅速发展,基于大数据驱动的人工智能、云计算以及类脑计算已经在多个领域中有着广泛的应用。为了满足人们日益增长的信息处理需求,依靠计算机处理的数据每年都以指数级的速度增长。然而,基于存储器与处理器物理分离的“冯诺... 详细信息

随着科技的迅速发展,基于大数据驱动的人工智能、云计算以及类脑计算已经在多个领域中有着广泛的应用。为了满足人们日益增长的信息处理需求,依靠计算机处理的数据每年都以指数级的速度增长。然而,基于存储器与处理器物理分离的“冯诺依曼架构”的传统计算机,在计算或处理海量数据时,数据在不同单元之间频繁地传输不仅会导致显著的时间延迟,还会产生很高的功耗,难以满足人们对海量数据实时高效处理的需求。人类大脑具有高性能和低功耗的优点,大脑是由1011个神经元和1015个突触通过复杂连接构成的网络,其中生物突触是实现大脑功能最基本的单元。受人类大脑功能及结构的启发,类脑计算和网络应运而生。构建模拟突触可塑性的突触器件是实现类脑计算的基础。早期的人工突触器件主要利用电信号调控突触权重,模拟突触的可塑性。然而,电信号调控的器件会受带宽的限制,并且会产生电阻电容延迟和电流串扰等问题。随后,研究人员将光信号引入到对突触器件权重的调控中。然而在一部分器件中,光脉冲对器件的权重仅具有单向调控功能,还需要借助电脉冲实现突触器件权重的双向、多级调控,进而实现类脑计算,这无法完全解决电脉冲调控中存在的问题。因此全光脉冲调控突触器件的权重是解决电脉冲调控突触器件权重中的带宽受限、电阻电容延迟和电流串扰问题的有效途径,对推动神经形态计算的发展具有重要意义。基于以上背景,本文制备了一种基于p-Si/n-ZnO的异质结器件,利用异质结的内建电场驱动器件工作实现自供电,并将器件对可见光的响应度作为突触权重,利用紫外光和近红外光辐照实现对突触权重的双向、多级调控,最后构建人工视觉神经网络,利用器件性能更新权重,从而实现对手写数字的分类与识别,并且基于器件性能构筑的卷积核实现了对图像的预处理。本论文研究内容主要包括三部分:（1）Si/ZnO异质结器件的制备及基础性能的研究:利用水热法生长ZnO纳米线,磁控溅射和电子束蒸发法制备电极,构筑了Si/ZnO垂直异质结构的两端器件。经过SEM、XRD、TEM和紫外-可见吸收光谱等表征,表明了生长的ZnO纳米线阵列垂直衬底生长且结晶度良好,存在丰富的表界面态,有利于光脉冲辐照对器件性能的调控。随后通过光谱、I-V和I-t等光电表征手段研究了紫外光和近红外光辐照前后对器件的光吸收特性、电学性能及光电响应特性的影响,结果表明紫外光和近红外光辐照可以有效地增加和降低器件的电导。（2）基于Si/ZnO异质结自供电的全光控突触器件的性能及原理研究:器件经紫外光和近红外光辐照后对可见光的响应度分别上升和下降,紫外光和近红外光的辐照时间和功率密度均可以实现对可见光响应度的调控;制备的器件对波长415-970 nm的光均有响应,具有可见-近红外的宽光谱响应;通过研究其调控原理发现紫外光和近红外光辐照主要是对材料的表界面态进行调控,从而调控了器件的电阻以及ZnO一侧的势垒高度,紫外光辐照后器件的电阻与ZnO一侧的有效势垒均下降,电阻降低占主导作用,导致器件的光电流响应度上升,近红外光辐照后器件的电阻上升,ZnO一侧的有效势垒下降,导致器件的光电流响应度下降。（3）基于全光控突触器件的应用:利用紫外光和近红外光辐照得到突触的LTP/LTD特性曲线,构建人工神经网络并利用权重更新公式提取参数,发现紫外光辐照后的LTP曲线线性度良好。其中当紫外光辐照功率密度为6.04 m W cm-2且近红外光非均匀辐照的条件下,由该器件性能构建的反馈网络对手写数字的识别准确率最高,为78±2%。此外,利用器件的宽光谱响应特性还可以实现对图像的预处理,如均值滤波、高斯滤波和图像边缘检测等。本文制备的器件可以区分对辐照光以及探测光的响应,并且直接实现对光信号的响应,有望在硬件上构建感-存-算人工网络并实现对图像的高效快速处理,将推动新型神经形态计算硬件网络的构建与发展。

来源：评论

数字神经形态计算关键模块设计与原型验证

引用

作者：雷谕霖电子科技大学

学位级别：硕士

神经形态计算凭借脉冲神经网络优良的生物可解释性和高能效比的优势而倍受关注,目前已有多款数字神经形态计算芯片问世。现阶段的数字神经形态计算硬件多采用一维神经元模型,一维神经元模型的生物细节表达能力却显不足。另有少数的神经... 详细信息

神经形态计算凭借脉冲神经网络优良的生物可解释性和高能效比的优势而倍受关注,目前已有多款数字神经形态计算芯片问世。现阶段的数字神经形态计算硬件多采用一维神经元模型,一维神经元模型的生物细节表达能力却显不足。另有少数的神经形态计算硬件采用了二维神经元模型,但这些芯片所实现的二维神经元模型的硬件资源开销大且神经形态计算系统的可扩展性欠缺。本文在前人研究工作的基础上,针对以上问题,对数字神经形态计算硬件中的关键模块作了如下研究工作:针对一维神经元模型生物细节表达能力不足的问题,本文采用二维的Fitz Hugh-Nagumo(FHN)神经元模型作为数字神经形态计算系统的基本运算单元,相比于LIF神经元模型,FHN模型能模拟出更多的生物脉冲序列样式,且比Hodgkin-Huxley(HH)神经元模型的运算更简洁,因此更适合用于搭建数字神经形态计算系统。针对二维神经元模型硬件资源开销大的问题,本文在设计FHN神经元模型的运算时做了以下尝试:首先采用前向欧拉法对FHN数学模型进行离散化处理,以数值迭代替换微分运算;用sinh函数拟合FHN模型中的高次子式,拟合相对误差最大为0.5%;拟合后的多项式中的自然指数项又可转换为2为底数的指数运算,并对其指数项进行分段线性处理,使用移位运算及加减法替换乘法运算,实现了神经元的无乘法器设计;神经元的内部的运算过程采用流水线结构,在保证运算正确的同时拆分了长耗时运算步骤,优化了时序、提高了运行时钟频率。针对现有部分神经形态计算系统的可扩展性不足的问题,本文设计了数字神经形态计算系统的运算内核。单个内核中集成有128个并行运算的FHN神经元与128个独立的激励电流生成模块。内核中有一个首部调度模块和一个尾部调度模块,用于128个神经元模块的数据同步与数据格式转换。为了减小内核中数据存储压力,设计了权值查找表模块来量化权值,将神经元权值存储开销减小了75%。运算内核为数字神经形态计算系统的基本单元,可通过片上网络的核间互连方式进行同构化地扩展,这极大地提高了系统的可扩展性。本文的数字神经形态计算系统的参数配置网络部分采用分层总线架构,以100M全双工UDP协议配合自动化数据收发软件程序实现了上位机与神经形态计算系统硬件之间的数据自动化传输,通用的传输接口也提高了系统的通用性与易用性。文中对FHN神经元模块、运算内核模块、参数配置网络等各关键模块进行了仿真测试和FPGA原型验证测试,结果显示单个神经元仅占用1536个LUT资源且DSP资源占用为0,实现了神经元模块的无乘法器设计。运算内核与参数配置网络状态跳转与信号时序正确。

来源：评论

基于VO2的忆阻器件研究及其在神经形态计算中的应用

引用

作者：苏朝辉兰州大学

学位级别：硕士

步入大数据时代后,传统计算机架构的低效与人们对数据进行快速处理的需求之间存在着明显矛盾。为了解决这一问题,一个直接的技术途径是利用新兴存储技术实现存算一体架构,如:利用忆阻器构建与人脑神经系统相似的人工神经网络。现阶段已... 详细信息

步入大数据时代后,传统计算机架构的低效与人们对数据进行快速处理的需求之间存在着明显矛盾。为了解决这一问题,一个直接的技术途径是利用新兴存储技术实现存算一体架构,如:利用忆阻器构建与人脑神经系统相似的人工神经网络。现阶段已经有大量关于利用单个忆阻器实现电导的连续可调、脉冲时序依赖可塑性等生物突触功能的报道。然而与突触相比,神经元中的动力学更为复杂,基于纳米器件的人工神经元的研究目前仍处于初级阶段。本文利用Pt/VO2/Pt忆阻器构建了振荡神经元电路,实现了膜电压累积、连续脉冲的发放和振荡频率调节等重要的神经元功能,并基于实验参数完成了脉冲神经网络的仿真。主要研究成果如下:（1）在器件层面,通过磁控溅射和退火的工艺制备了多晶VO2薄膜和交叉电极结构的Pt/VO2/Pt忆阻器。该器件在经历1000次直流电压扫描后仍然展现出优异的阈值开关特性。此外,通过二次退火工艺减少VO2薄膜的氧空位以提升器件一致性。优化后的Pt/VO2/Pt器件在单个器件循环之间和不同器件之间的变异系数分别低至0.22%和3.12%。这归因于退火后VO2的高晶体质量和溅射技术成膜的均匀性,实验结果为制备晶圆级的高质量VO2薄膜提供了参考。（2）在电路仿真层面,基于Pt/VO2/Pt器件开关行为和热力学之间的联系,利用LTspice XVII软件构建了Pt/VO2/Pt器件模型,在模拟测试中该器件模型电学特性与实际实验结果基本吻合,并利用该器件模型仿真了振荡神经元电路,该神经元电路成功模拟了生物神经元中动作电位的发放和周期性的振荡行为,同时该电路中输出脉冲振荡频率可以通过改变输入电压、负载电阻和并联电容来进行调节,证实了利用Pt/VO2/Pt器件实现人工神经元电路的可行性。（3）在神经形态应用层面,基于神经元电路的仿真原理,利用Pt/VO2/Pt器件搭建了振荡神经元电路,并探究了神经元电路中输入电压和负载电阻对输出脉冲的振荡频率的影响。当输入电压过大时,该神经元电路响应频率变低,这与生物神经元中的抑制反应非常相似。进一步地,基于该神经元电路参数利用Python构建了三层脉冲神经网络,使用MNIST手写数字数据集对网络进行在线训练和测试,在经历100迭代轮次后,该网络对手写数字图片的识别率可以达到85.78%,表明了Pt/VO2/Pt器件在脉冲神经网络中的应用潜力。

来源：评论

面向神经形态计算的忆阻器电路实现和优化方法研究

引用

作者：刘一凡杭州电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,神经网络、人工智能等数据密集型应用迎来突破性的发展,已经成为当前科学技术领域的焦点之一。忆阻器,作为一种新型存储器件,在信息存储和存内计算领域受到了广泛关注;基于忆阻器突触的神经形态计算电路是一项融合了生物启发和... 详细信息

近年来,神经网络、人工智能等数据密集型应用迎来突破性的发展,已经成为当前科学技术领域的焦点之一。忆阻器,作为一种新型存储器件,在信息存储和存内计算领域受到了广泛关注;基于忆阻器突触的神经形态计算电路是一项融合了生物启发和工程创新的前沿科学研究,旨在模仿生物神经系统行为,为构建更智能、高效的仿生计算电路设计提供了新的思路。为探索新型仿生神经网络电路,本文开展了忆阻器突触基仿生神经形态计算电路设计研究,并基于电路实现新型仿生脉冲神经网络计算。具体内容如下: 通过分析脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)电路中权重调整的方式,提出了一种适用于SNN突触设计的通用忆阻器模型,该模型兼顾了灵活性、效率、收敛性和仿真性能需求,旨在实现更高效、可靠的SNN电路模拟和设计,此模型被应用于本工作中后续电路设计,其性能得到充分检验。同时,针对电路设计和仿真平台忆阻器工艺模型库(Process Design Kit,PDK)缺失这一问题,对现有忆阻器进行了调研、整理和归纳,基于Simscape Language硬件描述语言开发了一套包含多种典型忆阻器模型的虚拟PDK,以促进忆阻器在电路仿真设计中的应用,并满足了本文后续工作中的需求。接着,提出了一个由四个忆阻器和两个电阻组成的4M2R突触结构,该突触可通过简单的改变电阻位置来实现兴奋性突触或抑制性突触,首次实现了不需额外调整神经信号的情况下实现赫布(Hebbian)和反赫布(Anti-Hebbian)训练;同时,4M2R突触的权重变化具有高度对称性、线性和抗器件变化稳定性,从而可大幅提高权重更新精度。随后,基于4M2R突触设计了神经元电路,实现了高鲁棒性pairwise-STDP(Spike Time-Dependent Plasticity)学习;该设计中,为克服由信号复杂性引起的权重更新精度问题,提出并实现了基于时钟信号的神经脉冲传递和突触权重调节方案,使得神经元电路的鲁棒性和与数字电路的兼容性得到了显著提升。研究过程中,基于开发的通用忆阻器模型和特定元件的虚拟PDK,搭建了电路原理图,通过仿真测试对所设计的突触和电路的性能进行了系统性分析验证,结果表明在标准情况下,电路与算法模型取得的结果之间的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)仅为0.06144。进一步地,将上个设计中的电路改进,设计了用于triplet-STDP学习规则的神经元电路,使其能够实现更复杂的仿生学习规则。为实现更高精度、更灵活的学习规则,提出了一套多级量化(Multiple-Step Quantized,MSQ)triplet-STDP混合信号电路设计方案,通过使用脉冲宽度编码权重调整信号,极大地提高了神经网络电路的鲁棒性。通过将triplet-STDP算法模型的计算结果与所提出的电路测试结果进行对比,验证了电路的功能和性能,结果表明在标准情况下,电路与算法模型取得的结果之间的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)仅为6.736%。综上所述,本文聚焦于忆阻器人工突触,针对设计兼顾仿生、实际功能和可靠性的神经形态计算电路展开了一系列研究,旨在为将忆阻器突触和神经元电路与数字控制单元相结合提供启发,推动其作为边缘计算设备的发展。

来源：评论

基于铁电忆阻器的人工突触研究与神经形态计算应用

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作者：董士杰青岛大学

学位级别：硕士

神经形态计算具有取代传统计算机体系成为新一代计算机体系的潜力,并在推动人工智能发展方面拥有独特的优势。在这一趋势中,忆阻器因其独特的阻变特性备受关注,被视为神经形态计算的理想硬件基础之一。铁电忆阻器作为其中一类忆阻器,在... 详细信息

神经形态计算具有取代传统计算机体系成为新一代计算机体系的潜力,并在推动人工智能发展方面拥有独特的优势。在这一趋势中,忆阻器因其独特的阻变特性备受关注,被视为神经形态计算的理想硬件基础之一。铁电忆阻器作为其中一类忆阻器,在各种类型的忆阻器中表现突出,取得了显著的研究进展,展示出许多优势和特性。本研究利用脉冲激光沉积技术（PLD）制备了两种铁电忆阻器:Pt/BaTiO3/Nb:SrTiO3忆阻器和Pt/PbZr0.52Ti0.48O3/Nb:SrTiO3忆阻器,旨在探究这两种忆阻器具备的优秀阻变特性,以及在高性能神经形态计算应用中的潜力。其主要研究内容成果如下: 1.制备了Pt/BaTiO3/Nb:SrTiO3忆阻器器件。研究表明BaTiO3薄膜形貌平整,所测的铁电畴畴界翻转清晰,铁电性良好。该器件通过借助铁电极化与氧空位的协同作用实现了阻变切换。随后,此器件成功模拟了一系列突触行为,例如兴奋性突触后电流（EPSC）、双脉冲易化（PPF）、脉冲频率依赖可塑性（SRDP）和脉冲时序依赖可塑性（STDP）等神经突触功能,同时还模拟了“学习-遗忘-再学习”与“预习对记忆的影响”等人脑记忆行为。最后将此器件测得的连续阻变调制数据与人工神经网络相结合,实现了对美国国家标准与技术研究院（MNIST）手写数字集的高精度识别,其64（8×8）像素的图像识别准确率高达95.8%,784（28×28）像素的图像识别准确率为94.5%。在此基础上,进一步实现了对十进制逻辑计算（加减乘除）的模拟。 2.制备了Pt/PbZr0.52Ti0.48O3（PZT）/Nb:SrTiO3忆阻器器件。PZT薄膜的铁电畴翻转图像呈现清晰的畴界,相位信号呈约180°相位差的滞回线,表现出良好的铁电性。这一器件展现出较好的阻变调制范围（10～2）和稳定性（10～3s）。器件的阻变机理为铁电极化翻转引起肖特基势垒的改变。该忆阻器成功模拟了多种突触行为,进而探究了多级学习记忆遗忘功能,并实现了对巴甫洛夫的狗实验的模拟。在此基础上,通过连续阻变调制数据与人工神经网络的结合,成功实现了对手写数字集的高精度识别,64像素和784像素的图像识别准确率分别为97%和96%。

来源：评论

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