【摘 要】
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忆阻器自被制造出来以后在神经形态计算方面展现了巨大的应用潜力,然而众多神经形态计算算法的基于忆阻器的神经网络往往无法处理负突触权重或者需要引入非常复杂的控制电路,从而无法获得较高的处理效率.为了克服这一困难,提出一种结合忆阻器参考行和流控电压源(CCVS)的结构,实现了正负权重在单个忆阻器件上的高效映射.以双层的MLP忆阻神经网络为例,设计了简洁的神经元电路和外围控制电路,利用Verilog-AMS语言对该神经网络进行了行为级仿真,在MNIST数据集上得到了94.13％的正确率,验证了提出结构的高效性.
【机 构】
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武汉大学物理科学与技术学院,物理国家级实验教学示范中心,武汉430072
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忆阻器自被制造出来以后在神经形态计算方面展现了巨大的应用潜力,然而众多神经形态计算算法的基于忆阻器的神经网络往往无法处理负突触权重或者需要引入非常复杂的控制电路,从而无法获得较高的处理效率.为了克服这一困难,提出一种结合忆阻器参考行和流控电压源(CCVS)的结构,实现了正负权重在单个忆阻器件上的高效映射.以双层的MLP忆阻神经网络为例,设计了简洁的神经元电路和外围控制电路,利用Verilog-AMS语言对该神经网络进行了行为级仿真,在MNIST数据集上得到了94.13％的正确率,验证了提出结构的高效性.
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