本文關(guān)鍵詞： 憶阻器 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 可編程 神經(jīng)元 霍普菲爾德　出處：《電子科技大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來(lái),憶阻器因其具有的電阻記憶存儲(chǔ)功能、閾值特征、低功耗、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等一系列優(yōu)點(diǎn)吸引了全世界眾多科研人員的關(guān)注。典型的憶阻器結(jié)構(gòu)是一種三明治結(jié)構(gòu):上下兩層是導(dǎo)電金屬層,充當(dāng)與外界相連的兩個(gè)電極。中間的是絕緣層,一般是過(guò)渡金屬氧化物材料。典型的憶阻器在工作的時(shí)候有三個(gè)過(guò)程:電形成過(guò)程(FORMING),置位過(guò)程(SET),復(fù)位過(guò)程(RESET)。所謂FORMING指的是:一個(gè)憶阻器件要想實(shí)現(xiàn)高低阻態(tài)切換的功能,必須在這之前對(duì)其進(jìn)行一次激發(fā)阻變材料的操作,這個(gè)激發(fā)操作之后,憶阻器件才具有正常的憶阻特性;所謂SET指的是:憶阻器由高阻態(tài)(HRS)轉(zhuǎn)變到低阻態(tài)(LRS)的過(guò)程;所謂RESET指的是:憶阻器由低阻態(tài)(LRS)轉(zhuǎn)變到高阻態(tài)(HRS)的過(guò)程。通過(guò)對(duì)所加的SET電壓與RESET電壓極性相同與否來(lái)劃分,憶阻器可分為單極性憶阻器與雙極性憶阻器。如果SET與RESET電壓同極性,這就是單極性憶阻器,如果不同極性,這就是雙極性憶阻器。憶阻器的阻值是可以通過(guò)外界的編程電壓或者編程電流來(lái)進(jìn)行編程改變的。正是由于這些顯著特征,使得憶阻器被廣泛應(yīng)用到存儲(chǔ)器、數(shù)字電路、混沌電路以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面。本論文主要對(duì)憶阻器在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了深入探討,提出了用于模擬生物神經(jīng)元的可編程神經(jīng)元電路以及在此基礎(chǔ)之上設(shè)計(jì)出來(lái)的離散霍普菲爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路。本論文對(duì)提出的兩種基于憶阻器的新型神經(jīng)電路先是進(jìn)行了工作原理的分析,然后對(duì)設(shè)計(jì)的電路結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,并利用Cadence仿真軟件對(duì)設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了仿真,驗(yàn)證結(jié)構(gòu)功能是否正確。最后通過(guò)板級(jí)電路搭建出離散霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)電路,并結(jié)合FPGA等輔助工具進(jìn)行了板級(jí)電路的測(cè)試工作,比對(duì)了仿真結(jié)果與測(cè)試結(jié)果,驗(yàn)證了實(shí)際設(shè)計(jì)過(guò)程中的可行性。無(wú)論是Cadence仿真結(jié)果,還是搭建的板級(jí)電路測(cè)試結(jié)果都很明顯的反應(yīng)出:設(shè)計(jì)的電路功能是正確的,具有集成實(shí)現(xiàn)的可行性,對(duì)于硬件實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很好的指導(dǎo)意義。
[Abstract]:In recent years, because of its resistive memory storage function, threshold features, low power consumption, A number of advantages, such as simplicity of structure, have attracted the attention of many researchers around the world. The typical memory device structure is a sandwich structure: the upper and lower layers are conductive metal layers, which act as two electrodes connected to the outside world. It is usually a transition metal oxide material. A typical memory device has three processes at work: the electrical forming process, the setting process, the reset process, and the reset process. The so-called FORMING refers to the function of a memory device to achieve high and low resistive state switching. It is necessary to perform an operation on the material to excite the resistive material before which the device has the normal characteristic of amnesia. The so-called "SET" refers to the process of the transition from the high resistance state to the low resistance state (LRS). The so-called RESET refers to the transition of the resistive device from a low resistance state to a high resistance state. The polarity of the applied SET voltage and the RESET voltage is divided. If SET and RESET voltage are the same polarity, this is unipolar resistor, if different polarity, This is the bipolar resistor. The resistive value of the resistor can be changed by the external programming voltage or the programming current. It is because of these remarkable characteristics that the resistor is widely used in memory, digital circuit, Chaotic circuits and artificial neural networks. This paper mainly discusses the application of amnesia in the field of artificial neural networks. A programmable neuron circuit for simulating biological neurons and a discrete Hopfield neural network circuit based on it are proposed. In this paper, two novel neural circuits based on amnesia are proposed. Is to carry out an analysis of the working principle, Then the structure of the designed circuit is introduced in detail, and the structure is simulated by Cadence software to verify whether the function of the structure is correct. Finally, the discrete Hopfield network circuit is built through the board circuit. Combined with FPGA and other auxiliary tools, the test work of the board level circuit is carried out, and the simulation results and the test results are compared, and the feasibility of the actual design process is verified, regardless of the Cadence simulation results, The test results show that the designed circuit function is correct and has the feasibility of integrated implementation. It has a good guiding significance for the hardware implementation of artificial neural network.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM501;TP183

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本文編號(hào)：1512605