双极性脉冲忆阻桥电子突触神经网络及图像处理

发布时间：2018-01-09 00:01

本文关键词：双极性脉冲忆阻桥电子突触神经网络及图像处理　出处：《中国科学:信息科学》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：忆阻器是一种具有天然信息存储能力和纳米级尺寸的类突触元件,由忆阻器构成的桥式突触电路结构简单、控制精确,有望应用于人工神经网络、超大规模集成电路、图像处理、模式识别等领域,然而传统的忆阻桥突触电路在突触模拟的过程中,由于单极性脉冲造成的通量积累会对权值模拟产生一定的误差.本文提出了一种新型的忆阻突触桥电路,该电路有效克服了传统桥电路忆阻值漂移的问题,由该电路构成的新型忆阻神经网络应用于图像处理中有着更为明显的优势,文中通过仿真实验验证了该方案的可行性,说明基于双极性脉冲发生器忆阻桥神经网络具有更加高效的仿生特性,而且集成度更高、模板更易更换,有望更有效解决实时的复杂的智能问题.
[Abstract]:Memristor is a kind of synaptic element with natural information storage ability and nanometer size. The bridge synaptic circuit composed of amnesia is simple in structure and accurate in control. It is expected to be used in artificial neural networks. VLSI, image processing, pattern recognition and other fields, however, the traditional memory bridge synaptic circuit in the process of synaptic simulation. Due to the flux accumulation caused by unipolar pulse, a novel amnesia synaptic bridge circuit is proposed, which overcomes the problem of amnesia drift in traditional bridge circuits. A new type of amnesia neural network composed of this circuit has more obvious advantages in image processing. The feasibility of this scheme is verified by simulation experiments in this paper. The results show that the neural network based on bipolar pulse generator amnesia bridge has more efficient biomimetic characteristics, higher integration and easier replacement of templates, which is expected to solve the real time complex intelligent problem more effectively.
【作者单位】：非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室;西南大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61372139,61571372,61101233,60972155) 新世纪优秀人才支持计划(批准号:教技函[2013]47号) 教育部“春晖计划”科研项目(批准号:z2011148) 中央高校基本科研业务费专项资金(批准号:XDJK2016A001,XDJK-2014A009) 留学人员科技活动项目择优资助经费(批准号:渝人社办[2012]186号) 重庆市高等学校优秀人才支持计划(批准号:渝教人[2011]65号)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 双极性脉冲忆阻桥电子突触神经网络及图像处理冯广1,2,段书凯1,2*,王丽丹1,21.非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室,重庆4007152.西南大学电子信息工程学院,重庆400715国家自然科学基金(批准号:61372139,61571372,61101233,60972155)、新世纪优秀人才支持计划(批准号:教

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