由于信息時代的來臨,人們在人工智能、大數據以及物聯網等領域急需更高性能、更低能耗的計算系統(tǒng),而傳統(tǒng)的馮·諾依曼體系架構在信息處理和存儲方面存在缺陷。研究者把目光轉向了神經擬態(tài)計算,即通過模擬自然界中最高效的計算系統(tǒng)——人腦來極大地提升計算機的計算效率并實現智能化,例如自主學習和思維能力等。而要實現神經擬態(tài)計算這一偉大構想,我們的首要目標便是要制備出能在結構以及功能上模擬生物突觸的新型器件——即類突觸器件。自從神經擬態(tài)計算這一概念被提出,類突觸器件已經取得一定發(fā)展,但是仍面臨帶寬不足以及信號串擾等問題。而通過引入光學信號,光電類突觸器件可以有效解決以上問題。MoS₂和GaSe等作為光電性能優(yōu)異的二維半導體材料,一直以來被廣泛應用于光電探測領域。本文首先通過制備MoS₂/GaSe異質結并施加特定序列的激光信號,使器件成功模擬了部分生物突觸行為。對基于MoS₂/GaSe異質結的背柵型光電類突觸器件上同時再施加電脈沖信號實現了光電耦合刺激下器件對生物突觸功能模擬,拓展了器件的應用場景范圍和對復雜生物突觸功能的模擬能力。主要研究內...

【文章頁數】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1人類大腦、神經元、神經突觸及整個神經網絡層次結構圖

電子科技大學碩士學位論文2使用了多達102數量級的GPU以及103數量級的CPU，需要占據龐大空間的同時產生巨額能耗。因此，鑒于基于軟件的人工大腦計算體系仍受制于馮·諾依曼瓶頸，我們需要從硬件層面尋求突破，構建一個能夠高效模擬人腦體系的計算機體系，才能夠實現如今急切需要的高并行、....

圖1-2神經系統(tǒng)基本單元結構示意圖

第一章緒論31.2神經突觸1.2.1神經突觸概述經過了數百萬年的進化和演變后，人類的大腦以及神經系統(tǒng)已經成為了最高效同時也是最復雜的計算系統(tǒng)。相對于目前采用傳統(tǒng)馮·諾依曼架構的計算機體系，它在占據更少的時間空間的同時，卻擁有極低的能耗，而正是人類神經系統(tǒng)的高并行性、高容錯性、高穩(wěn)....

圖1-3心理學人類記憶多級模型[25]

第一章緒論5圖1-3心理學人類記憶多級模型[25]短時程突觸可塑性由一系列短促的刺激脈沖引起，其并不會造成永久性的神經元以及神經突觸結構改變，持續(xù)時間為10-3~102s。當神經突觸在先后接收到兩個相同刺激脈沖信號，并且兩個刺激信號之間的間隔足夠小時，第二個刺激信號產生的突觸權重....

圖1-4尖峰頻率依賴可塑性[28]

第一章緒論5圖1-3心理學人類記憶多級模型[25]短時程突觸可塑性由一系列短促的刺激脈沖引起，其并不會造成永久性的神經元以及神經突觸結構改變，持續(xù)時間為10-3~102s。當神經突觸在先后接收到兩個相同刺激脈沖信號，并且兩個刺激信號之間的間隔足夠小時，第二個刺激信號產生的突觸權重....

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