【摘 要】
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忆阻器具有和神经突触类似的性质,可以构成突触电路与脉冲神经网络相结合,显著降低脉冲神经网络的硬件成本。而评估基于忆阻器的脉冲神经网络表现,忆阻器模型具有关键性作用。但是现有忆阻器模型要么对忆阻器拟合精度不足,要么在忆阻网络仿真中计算效率低甚至不收敛。因此构建一个快速准确的忆阻器模型十分重要。针对现有忆阻器模型存在的精度不足以及计算效率低的问题,本文提出了一种基于多项式的忆阻器模型,该模型借鉴了VT
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忆阻器具有和神经突触类似的性质,可以构成突触电路与脉冲神经网络相结合,显著降低脉冲神经网络的硬件成本。而评估基于忆阻器的脉冲神经网络表现,忆阻器模型具有关键性作用。但是现有忆阻器模型要么对忆阻器拟合精度不足,要么在忆阻网络仿真中计算效率低甚至不收敛。因此构建一个快速准确的忆阻器模型十分重要。针对现有忆阻器模型存在的精度不足以及计算效率低的问题,本文提出了一种基于多项式的忆阻器模型,该模型借鉴了VTEAM模型简洁的幂函数形式以加快计算速度,改进了公式中的窗函数提以使得公式能更好拟合器件的非线性特性,使用了平滑函数以提升模型的平滑性与收敛性。本文还给出了通用的参数提取流程用于器件参数的确定。所提出忆阻器模型写成Verilog A模型并在Virtuoso中进行仿真分析,实验结果表明本文模型与器件误差只有0.0236%,相比已有模型,拟合精度最高,并在仿真速度方面,相比已有模型,仿真时间可减少20%以上。基于本文提出的模型,本文设计了一个基于忆阻器的脉冲神经网络,给出了网络参数以及学习规则设计。之后利用brian2仿真平台进行了网络的仿真分析,仿真结果验证了基于本文所选忆阻器的脉冲神经网络的可行性,在合适的网络参数下,网络准确率最高可达84.7%,与基于理想突触的软件网络准确率相当。同时通过实验证明了网络的良好鲁棒性,网络在器件波动小于25%或者读噪声小于10%的情况下准确率几乎不受影响。最后进一步对比本文模型和已有模型在网络仿真中的表现。结果表明,相对已有模型,仿真时间可减少30%以上。
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