基于Temporal rule的忆阻神经网络电路

摘要：

忆阻器是一种动态特性的电阻,其阻值可以根据外场的变化而变化,并且在外场撤掉后能够保持原来的阻值,具有类似于生物神经突触连接强度的特性,可以用来存储突触权值.在此基础上,为了实现基于Temporal rule对IRIS数据集识别学习的功能,建立了以桥式忆阻器为突触的神经网络SPICE仿真电路.采用单个脉冲的编码方式,脉冲的时刻代表着数据信息,该神经网络电路由48个脉冲输入端口、144个突触、3个输出端口组成.基于Temporal rule学习规则对突触的权值修改,通过仿真该神经网络电路对IRIS数据集的分类正确率最高能达到93.33％,表明了此神经系统结构设计在类脑脉冲神经网络中的可用性.

关键词：忆阻器、Temporal rule、神经网络电路、桥式忆阻器突触

所属期刊栏目：41

分类号：TN402(微电子学、集成电路（IC）)

资助基金：国家自然科学基金61332003

在线出版日期：2019-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：409-416