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  1. 忆阻器突触

  2. 忆阻器，全称记忆电阻。最早提出忆阻器概念的人是华裔的科学家蔡少棠，时间是 1971 年。2013年，比勒菲尔德大学物理学系的高级讲师安迪·托马斯博士研制的忆阻器被内置于比人头发薄600倍的芯片中，利用这种忆阻器作为人工大脑的关键部件，他的研究结果将发表在《物理学学报D辑：应用物理学》杂志上。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-18
    • 文件大小：635kb
    • 提供者：w3178

  1. 带有权重同时扰动训练的基于忆阻器的神经网络

  2. 神经网络的训练涉及对权重矩阵的大量操作。 如果神经网络以硬件实现，则所有权重将并行更新。 但是，基于CMOS技术的神经网络在权重更新阶段面临许多挑战。 例如，激活函数和误差反向传播的推导使得难以在电路级实现，即使反向传播算法相当有效并且在神经网络中很流行。 本文设计了一种基于双重相同忆阻器的新型突触单元，并在此基础上提出了一种新的神经网络电路架构。 整个网络由硬件友好的重量同时扰动（WSP）算法训练。 基于WSP算法的神经网络的硬件实现只涉及前馈电路，不需要双向电路。 此外，仅需要两次正向计算就

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  1. 生物似的忆阻网络中的复杂学习

  2. 新兴的基于忆阻器的神经形态工程有望提供一种高效的计算范例。 然而，先前的前馈忆阻网络缺乏内部动力，而递归网络缺乏有效的学习算法，从根本上限制了现有系统的学习能力。 在这项工作中，我们提出了一个框架，通过将专用的学习算法引入具有内部动力学的生物似的递归忆阻网络中来支持复杂的学习功能。 我们制造具有良好可控性的可塑性和兴奋性/抑制性连接权重的宽动态范围的基于氧化铁忆阻器的突触来构建网络。 为了自适应地修改突触权重，引入了综合递归最小二乘（RLS）学习算法。 基于提出的框架，展示了各种时序模式的学习以

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  1. 神经形态工程的新计算规则

  2. 神经形态工程帮助建立了基于VLSI的大脑启发型智能范例，并有望在智能设备上开辟新的应用空间。 在大多数最新的神经形态系统中，包括模拟，数字，混合系统以及一些其他基于忆阻器的系统，神经元中占主导地位的计算规则仅基于神经元的线性叠加运算。兴奋性和抑制性突触前输入。 但是，神经科学领域的最新发现表明，无法通过线性地将所有突触前输入线性相加来直接获得突触后的潜能，这表明当前神经形态系统中普遍存在的计算规则在生物学上不太合理。 在本文中，我们在神经元阻滞中引入了一种新的计算规则，该规则非线性地取决于突触前

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：392kb
    • 提供者：weixin_38746926

  1. 基于纯电子忆阻器的突触设备

  2. 基于纯电子忆阻器的突触设备

  3. 所属分类：其它

  1. 一种反向串联忆阻突触电路的设计及应用

  2. 忆阻器的记忆效应类似于生物神经系统中突触的功能,其纳米级尺寸、低功耗和高集成度等特性,使得忆阻突触具有仿生智能的信息处理能力,这对构建神经形态系统具有重要意义.本文在改进忆阻器模型的基础上,设计了一种反向串联忆阻开关型突触电路.当开关断开时,周期方波电压对忆阻值(权值)进行调节,实现权值更新;当开关闭合时,突触电路中的忆阻值被用于连接权值来存储信息.该突触电路具有STDP(spike-time-dependent-lasticity)仿生学习能力和阻值线性连续特性.本文将此突触电路应用于交叉阵列

  3. 所属分类：其它

  1. 基于STDP 规则和忆阻桥突触的神经网络及图像处理

  2. 忆阻器是具有记忆和类突触特性的非线性电路元件. 基于此特性, 文中提出了一个基于STDP(spike-time-dependent plasticity) 学习规则的忆阻桥突触电路, 它具有可以作为人工神经网络突触的优势. 根据此优势, 将这个新的电路与其他电路和网络结合, 构成全新的电路和网络. 首先将该忆阻桥突触电路和3 个附加的晶体管结合在一起, 实现神经网络的突触运算, 并构建完整的忆阻桥突触神经网络. 然后再将它与细胞神经网络结合用于图像去噪、边缘提取、角检测和汉字识别. 最后, 通过

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    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：686kb
    • 提供者：weixin_38713801

  1. 用于可穿戴和可植入电子产品的可拉伸且顺应性的突触忆阻器

  2. 用于可穿戴和可植入电子产品的可拉伸且顺应性的突触忆阻器

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  1. ZnO 自整流忆阻器及其神经突触行为

  2. ZnO 自整流忆阻器及其神经突触行为

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：408kb
    • 提供者：weixin_38638004

  1. 基于多层RTD忆阻器的细胞神经网络用于彩色图像处理

  2. 相信每个单元中具有多个状态变量的多层细胞神经网络（CNN）与多个动态规则相关联，比单层CNN具有更强大的数据计算和信号处理能力，特别适合解决复杂问题。 但是，目前，基于传统的基于CMOS的技术，它们的大规模集成硬件实现仍然具有很大的挑战性，这是因为其电路复杂性很高，因此其应用在实践中受到了限制。 本文提出了一种基于纳米尺度，谐振隧穿二极管和忆阻器的新型紧凑型多层CNN模型。 更具体地说，在此模型中，一个多层CNN单元由位于不同层中的几个子单元组成。 具有量子隧穿引起的非线性和独特的折叠电流-电压

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  1. 新型忆阻多层前馈小世界神经网络及其在PID控制中的应用

  2. 在本文中，我们提出了一种基于忆阻器的多层前馈小世界神经网络（MFSNN）的实现方案，该实现方案是由于缺少大量电子神经元和突触而缺乏MFSNN的硬件实现而受到启发的。更多特别地，给出了带有闭环控制的数学忆阻器模型，并推导了相应的Simulink模型，这是在电子神经元中实现忆阻突触和激活功能的必不可少的模块。 此外，我们基于忆阻MFSNN在计算速度和精度上的优势，通过将提出的MFSNN集成到智能PID控制中，研究了一种更智能的忆阻PID控制器。 最后，数值模拟证明了该方案的有效性。

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：896kb
    • 提供者：weixin_38643212

  1. 具有权重显着性优先级和忆阻器突触的小世界Hopfield神经网络用于数字识别

  2. 通过将生物学的小世界效应和最近广受赞誉的忆阻器结合到传统的Hopfield神经网络中，本文提出了一种新型的联想存储网络系统设计。 更具体地，基于优先的连接去除标准，即重量显着性优先级，通过考虑小世界效应来稀释原始的完全连接的Hopfield网络。 生成的稀疏网络在关联内存中表现出可比的性能，但是连接少得多。 此外，利用基于实验阈值自适应忆阻器（TEAM）的突触电路，提出了小世界Hopfield网络的硬件实现方案。最后，通过数字识别的示例验证了所提出网络的性能。

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  1. 自旋忆阻CPSO-PID神经网络

  2. 采用混沌粒子群优化算法( CPSO )对网络初始值进行迭代寻优,加快系统的收敛速度 . 为了实现 PID 神经网络的硬件平台搭建,新型纳米器件———自旋忆阻器,由于其独特的记忆特性和纳米级尺寸,被用来模拟电子突触,以实现神经元之间的相互连接 . 最后,通过对强耦合系统进行解耦控制验证了该方案的有效性 .

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  1. 基于忆阻电子突触的新型Hermite混沌神经网络及其在密码学中的应用

  2. 忆阻器是一种非线性的无源两端电气装置，目前在神经网络中得到了广泛的应用。 通过结合Hermite多项式和忆阻器，建立忆阻性Hermite混沌神经网络（MHCNN），提出了一种新的Hermite神经网络突触权重更新学习规则。 混沌序列是由神经网络的权重和混沌初始值生成的。 最终我们可以通过加密明文来获得密文。 忆阻器的使用产生了非常特殊的神经网络，它不仅可以改变神经网络中的多项式，而且可以实现多样性，并且可以有效地提高通信的机密性。

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    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：954kb
    • 提供者：weixin_38719643

  1. 可调忆阻器模型及其在小世界神经网络中的应用

  2. 本文介绍了由惠普（HP）实验室发现的TiO2薄膜忆阻器的新型数学模型。 我们提出的模型通过使用分段线性窗函数来考虑边界条件和非线性离子漂移效应。 与窗口功能关联的四个可调参数使模型能够捕获物理HP忆阻器的复杂动态。 此外，我们利用提出的忆阻器模型实现了突触连接，并为小世界多层神经网络提供了一种实现方案。 给出了仿真结果，以验证数学模型和神经网络在非线性函数逼近中的性能。

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  1. 基于基于忆阻器的联想记忆神经网络的情感建模

  2. 使用纳米级忆阻器实现紧凑且节能的突触元件引起了人们对构建神经网络电路的广泛兴趣。 忆阻神经网络不仅可以提供强大的计算能力，而且还表现出智能行为，例如认知和联想记忆。 本文设计了一种具有联想记忆和记忆丧失特性的基于忆阻器的联想记忆神经网络（m-ASNN），并进一步用于反映人类在社会关系中的情感。 具体而言，提出了具有编程阈值和遗忘特性的压控忆阻器模型，并将其用作1 M（忆阻器）电子突触。 这样的忆阻器突触可以学习和存储信息，并且对于其突触前和突触后神经元的活动具有可塑性，例如生物突触。 此外，建立

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  1. 一种改进的WOx 忆阻器模型及其突触特性分析

  2. 一种改进的WOx 忆阻器模型及其突触特性分析

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    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：699kb
    • 提供者：weixin_38668274

  1. 忆阻Fourier神经网络在图像复原中的应用

  2. 将传统Ｆｏｕｒｉｅｒ神经网络与忆阻器相结合，用忆阻器做突触，构建新型的忆阻Ｆｏｕｒｉｅｒ神经网络．推导忆导变化与权值更新的关系，提出忆阻突触权值更新规则，构建单输入忆阻Ｆｏｕｒｉｅｒ神经网络，提出忆阻ＢＰ算法对模糊二值图像和灰度进行处理．Ｍａｔｌａｂ仿真实验表明该算法可以有效实现图像复原，提高图像清晰度．忆阻Ｆｏｕｒｉｅｒ神经网络有望用于解决复杂的图像处理问题．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：636kb
    • 提供者：weixin_38531017