脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被看作是第三代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也是科學(xué)家對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更深層次的借鑒,具有實(shí)時(shí)、異步、高效的計(jì)算能力和更大的信息容量,有希望幫助人類達(dá)到更高的人工智能水平。憶阻器具有阻值非易失、可堆疊、可擴(kuò)展、兼容CMOS等諸多優(yōu)點(diǎn),有望突破現(xiàn)有微電子技術(shù)的瓶頸,也為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路實(shí)現(xiàn)提供了新的思路。本文將憶阻與脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,探索了基于憶阻的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中的應(yīng)用。針對(duì)現(xiàn)有憶阻數(shù)學(xué)模型無(wú)法同時(shí)準(zhǔn)確表示不同實(shí)物憶阻特性這一問(wèn)題,通過(guò)改進(jìn)得到了一種比較通用的閾值型漂移速率自適應(yīng)模型,給出了面向神經(jīng)元和突觸的憶阻參數(shù)。結(jié)合提出的憶阻脈沖神經(jīng)元和類突觸憶阻設(shè)計(jì)了STDP學(xué)習(xí)電路并擴(kuò)展為交叉陣列結(jié)構(gòu),搭建了對(duì)應(yīng)的贏者通吃電路。在盡可能體現(xiàn)電路特性的基礎(chǔ)上,將設(shè)計(jì)的電路抽象為簡(jiǎn)單的處理模塊用于在軟件環(huán)境中設(shè)計(jì)憶阻脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí),詳細(xì)地討論了網(wǎng)絡(luò)的其他設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)和整個(gè)學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程。將設(shè)計(jì)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖片分類任務(wù),包括二分類和多分類,對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行分析并與已有的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較。本文的研究成果包括一種改進(jìn)的閾值型漂移速率自適應(yīng)憶阻模型、一種基于憶阻的脈沖神經(jīng)元電路、一種基于憶阻... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
本文所用外文縮寫(xiě)與數(shù)學(xué)符號(hào)
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容和論文組織結(jié)構(gòu)
2 憶阻模型研究
    2.1 憶阻模型建模
    2.2 面向脈沖神經(jīng)元電路的憶阻分析
    2.3 面向突觸電路的憶阻模型分析
    2.4 本章小結(jié)
3 脈沖神經(jīng)元電路設(shè)計(jì)
    3.1 已有的脈沖神經(jīng)元模型
    3.2 基于憶阻的脈沖神經(jīng)元模型
    3.3 脈沖神經(jīng)元SPICE仿真
    3.4 本章小結(jié)
4 憶阻STDP電路設(shè)計(jì)
    4.1 STDP單元電路設(shè)計(jì)
    4.2 憶阻交叉陣列設(shè)計(jì)
    4.3 贏者通吃電路設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
5 憶阻脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中的應(yīng)用
    5.1 憶阻脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
    5.2 憶阻脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的STDP和競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)規(guī)則
    5.3 憶阻脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像二分類
    5.4 憶阻脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像多分類
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于憶阻器的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 徐桂芝,姚林靜,李子康.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2018(03)
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[6]脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法研究綜述[J]. 藺想紅,王向文,張寧,馬慧芳.  電子學(xué)報(bào). 2015(03)
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[10]基于STDP規(guī)則的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像存儲(chǔ)中的應(yīng)用[J]. 王麗丹,段美濤,段書(shū)凱.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(05)

碩士論文
[1]基于憶阻突觸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究[D]. 王雙軍.東南大學(xué) 2017
[2]基于憶阻器的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像邊緣提取中的應(yīng)用[D]. 劉玉東.東北師范大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3177651