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基于MNIST的忆阻神经网络稳定性研究 被引量:1

Research on the stability of memristive neural network based on MNIST
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摘要 为了探究忆阻器的稳定性问题对忆阻神经网络性能的影响,基于等效电阻拓扑结构的忆阻器模型,搭建了一个将忆阻器作为突触的BP神经网络,并利用MNIST数据集对该网络进行训练和测试。忆阻器的稳定性问题通过设置忆阻器参数波动来模拟,最终发现忆阻器一定程度内的性能波动会促进神经网络的收敛,但波动过大则会降低网络的收敛速度。为了表征波动的临界程度,测得了基于忆阻器模型的各参数的最大波动范围,并进一步计算出忆阻器件工艺层次参量的取值范围,为忆阻神经网络硬件化中忆阻器件的工艺制造和选用提供了参考。 The stability problem of memristor may affect the performance of memristive neural network.In order to explore it,a memristive back propagation(BP)neural network,in which the memristors are the synapses,is constructed based on the equivalent resistance topology memristor model.And it’s trained and tested on the MNIST dataset.The stability problem of memristor is simulated by setting fluctuations of the parameters in the model.Finally,it is found that the performance fluctuation of the memristor to a certain extent will promote the convergence of the neural network,but the excessive fluctuation will reduce the convergence speed of the network.To characterize this criticality,the maximum fluctuation range of each parameter in the model is obtained.Meanwhile,the fluctuations’ranges of device parameters are obtained by tracing back to the memristor model.The result provides a reference for the fabrication and selection of memristor devices during hardware application.
作者 田野 朱若华 汤知日 常胜 Tian Ye;Zhu Ruohua;Tang Zhiri;Chang Sheng(School of Physics and Technology,Wuhan University,Wuhan 430072,China)
出处 《电子技术应用》 2019年第4期3-6,10,共5页 Application of Electronic Technique
基金 国家自然科学基金(61874079 61574102) 武汉市应用基础前沿项目(2018010401011289) 武汉大学人才计划(珞珈青年学者)
关键词 忆阻器 波动 BP神经网络 MNIST 稳定性 memristor fluctuation BP neural network MNIST stability
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