基于4T1M突觸的憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其片上學(xué)習(xí)與邏輯應(yīng)用研究.pdf

1、在信息化社會不斷發(fā)展的過程中，利用大規(guī)模集成電路來模擬生物學(xué)上大腦的信息處理過程的神經(jīng)形態(tài)技術(shù)在自動控制、模式識別和人工智能等領(lǐng)域起著舉足輕重的作用。由于CMOS工藝的物理限制導(dǎo)致了摩爾定律也逐漸走向盡頭，傳統(tǒng)突觸的尺寸和性能也不能夠進一步得到優(yōu)化，這就直接阻礙了神經(jīng)形態(tài)技術(shù)朝著高密度、高可靠性的方向發(fā)展。新型電路元件憶阻具有高密度、低功耗和非易失性等特點使其成為了新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突觸的理想替代者，這就為神經(jīng)形態(tài)技術(shù)的進一步發(fā)展提供了一個契

2、機。
　　本文首先對憶阻的理論基礎(chǔ)進行了深入分析，闡述了惠普憶阻的內(nèi)部機理和數(shù)學(xué)模型，為了使惠普憶阻更加切合實際需求，本文給出了惠普閾值模型并詳細分析了其阻值的變化規(guī)律。接著給出了已有文獻中的兩種經(jīng)典的憶阻橋式突觸電路及其相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，分析了它們的工作原理并通過仿真得到驗證。然后本文重點給出了由一個憶阻和四個晶體管組成的4T1M突觸電路，仿真結(jié)果成功驗證了其可實現(xiàn)正、零和負(fù)權(quán)值，接著設(shè)計了基于4T1M突觸的神經(jīng)元單元結(jié)構(gòu)，通

3、過數(shù)學(xué)分析了其實現(xiàn)輸入加權(quán)求和的原理，設(shè)計了基于4T1M突觸的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，所有這些設(shè)計電路的分析結(jié)果也通過仿真得到了驗證。然后設(shè)計了基于誤差后向傳播算法的邏輯“與”運算的片上學(xué)習(xí)電路。最后給出了4T1M突觸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些相關(guān)邏輯應(yīng)用，包括單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)線性分類和兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)非線性分類的設(shè)計方法，接著給出了4T1M突觸的陣列結(jié)構(gòu)，并利用該陣列實現(xiàn)了可配置邏輯應(yīng)用。
　　本文的研究為憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展提供了一條新思路。這也