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脉冲神经网络研究进展综述 被引量:29
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作者 胡一凡 李国齐 +1 位作者 吴郁杰 邓磊 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期1-26,共26页
近年来,起源于计算神经科学的脉冲神经网络因其具有丰富的时空动力学特征、多样的编码机制、契合硬件的事件驱动特性等优势,在神经形态工程和类脑计算领域已得到广泛的关注.脉冲神经网络与当前计算机科学导向的以深度卷积网络为代表的... 近年来,起源于计算神经科学的脉冲神经网络因其具有丰富的时空动力学特征、多样的编码机制、契合硬件的事件驱动特性等优势,在神经形态工程和类脑计算领域已得到广泛的关注.脉冲神经网络与当前计算机科学导向的以深度卷积网络为代表的人工神经网络的交叉融合被认为是发展人工通用智能的有力途径.对此,回顾了脉冲神经网络的发展历程,将其划分为神经元模型、训练算法、编程框架、数据集以及硬件芯片等5个重点方向,全方位介绍脉冲神经网络的最新进展和内涵,讨论并分析了脉冲神经网络领域各个重点方向的发展机遇和挑战.希望本综述能够吸引不同学科的研究者,通过跨学科的思想交流与合作研究,推动脉冲神经网络领域的发展. 展开更多
关键词 脉冲神经网络 神经网络 类脑计算 神经形态计算 深度学习 人工通用智能
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多媒体技术研究:2015——类脑计算的研究进展与发展趋势 被引量:19
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作者 黄铁军 施路平 +3 位作者 唐华锦 潘纲 陈云霁 于俊清 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第11期1411-1424,共14页
目的类脑计算,是指仿真、模拟和借鉴大脑神经网络结构和信息处理过程的装置、模型和方法,其目标是制造类脑计算机和类脑智能。方法类脑计算相关研究已经有20多年的历史,本文从模拟生物神经元和神经突触的神经形态器件、神经网络芯片、... 目的类脑计算,是指仿真、模拟和借鉴大脑神经网络结构和信息处理过程的装置、模型和方法,其目标是制造类脑计算机和类脑智能。方法类脑计算相关研究已经有20多年的历史,本文从模拟生物神经元和神经突触的神经形态器件、神经网络芯片、类脑计算模型与应用等方面对国内外研究进展和面临的挑战进行介绍,并对未来的发展趋势进行展望。结果与经典人工智能符号主义、连接主义、行为主义以及机器学习的统计主义这些技术路线不同,类脑计算采取仿真主义:结构层次模仿脑(非冯·诺依曼体系结构),器件层次逼近脑(模拟神经元和神经突触的神经形态器件),智能层次超越脑(主要靠自主学习训练而不是人工编程)。结论目前类脑计算离工业界实际应用还有较大差距,这也为研究者提供了重要研究方向与机遇。 展开更多
关键词 类脑计算 神经形态计算 类脑智能 神经形态器件 神经网络芯片 脉冲神经网络
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类脑机的思想与体系结构综述 被引量:10
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作者 黄铁军 余肇飞 刘怡俊 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1135-1148,共14页
经典计算机的理论边界在1936年就由图灵确定了,冯·诺依曼体系结构计算机也受限于图灵机模型.囿于神经形态器件的缺失,神经网络模型一直在经典计算机上运行.然而,冯·诺依曼体系结构与神经网络的异步并行结构及通信机制并不匹配... 经典计算机的理论边界在1936年就由图灵确定了,冯·诺依曼体系结构计算机也受限于图灵机模型.囿于神经形态器件的缺失,神经网络模型一直在经典计算机上运行.然而,冯·诺依曼体系结构与神经网络的异步并行结构及通信机制并不匹配,表现之一是功耗巨大,发展面向神经网络的体系结构,对于人工智能乃至一般意义上的信息处理都是重要方向.类脑机是仿照生物神经网络、采用神经形态器件构造的、以时空信息处理为特征的智能机器.类脑机的思想在计算机发明之前就提出了,研究开发实践也已经进行了30多年,多台类脑系统已经上线运行,其中SpiNNaker专注于类脑系统的体系结构研究,提出了一种行之有效的类脑方案.未来20年左右,预计模式动物大脑和人脑的精细解析将逐步完成,模拟生物神经元和神经突触信息处理功能的神经形态器件及集成工艺将逐步成熟,结构逼近大脑、性能远超大脑的类脑机有望实现.类脑机像生物大脑一样都是脉冲神经网络,神经形态器件具有真正的随机性,因此类脑机具备丰富的非线性动力学行为.已证明任何图灵机均可由脉冲神经网络构造出来,类脑机在理论上是否能够超越图灵机,是需要突破的一个重大问题. 展开更多
关键词 类脑机 脉冲神经网络 神经形态计算 图灵机 突触可塑性
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Imitating the Brain with Neurocomputer A"New"Way Towards Artificial General Intelligence 被引量:6
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作者 Tie-Jun Huang 《International Journal of Automation and computing》 EI CSCD 2017年第5期520-531,共12页
To achieve the artificial general intelligence (AGI), imitate the intelligence? or imitate the brain? This is the question! Most artificial intelligence (AI) approaches set the understanding of the intelligence ... To achieve the artificial general intelligence (AGI), imitate the intelligence? or imitate the brain? This is the question! Most artificial intelligence (AI) approaches set the understanding of the intelligence principle as their premise. This may be correct to implement specific intelligence such as computing, symbolic logic, or what the AlphaGo could do. However, this is not correct for AGI, because to understand the principle of the brain intelligence is one of the most difficult challenges for our human beings. It is not wise to set such a question as the premise of the AGI mission. To achieve AGI, a practical approach is to build the so-called neurocomputer, which could be trained to produce autonomous intelligence and AGI. A neurocomputer imitates the biological neural network with neuromorphic devices which emulate the bio-neurons, synapses and other essential neural components. The neurocomputer could perceive the environment via sensors and interact with other entities via a physical body. The philosophy under the "new" approach, so-called as imitationalism in this paper, is the engineering methodology which has been practiced for thousands of years, and for many cases, such as the invention of the first airplane, succeeded. This paper compares the neurocomputer with the conventional computer. The major progress about neurocomputer is also reviewed. 展开更多
关键词 Artificial general intelligence (AGI) neuromorphic computing neurocomputer brain-like intelligence imitationalism.
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神经形态器件现状与未来 被引量:6
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作者 殷明慧 杨玉超 黄如 《国防科技》 2016年第6期23-30,共8页
为解决现有冯·诺依曼计算机面临的低智能、高能耗、低容错等问题,"类脑计算"应运而生。"类脑计算"借鉴大脑的体系结构和信息处理方式,基于神经形态器件构建逻辑与存储相融合的计算硬件,旨在实现更为灵活和智... 为解决现有冯·诺依曼计算机面临的低智能、高能耗、低容错等问题,"类脑计算"应运而生。"类脑计算"借鉴大脑的体系结构和信息处理方式,基于神经形态器件构建逻辑与存储相融合的计算硬件,旨在实现更为灵活和智能的信息处理与计算模式。在阐述"类脑计算"起源与发展现状的基础上,研究了人脑神经网络信息处理机制,重点介绍了神经形态器件的研发态势。神经形态器件作为类脑计算芯片和系统的基本组成单元,对于类脑智能的实现至关重要,因此研发能够高精度模拟生物突触、神经元信息处理功能的微纳器件是当前的研究热点。 展开更多
关键词 类脑计算 神经网络 神经元 突触 忆阻器
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基于忆阻器交叉阵列的卷积神经网络电路设计 被引量:6
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作者 胡飞 尤志强 +1 位作者 刘鹏 邝继顺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1097-1107,共11页
由于在神经形态计算方面具有优良的性能,忆阻器交叉阵列引起了研究者的广泛关注.利用忆阻器与传统器件提出了1个改进的忆阻器交叉阵列电路,可以准确地存储权重与偏置,结合相应的编码方案后可以运算点积操作,并将其用于卷积神经网络中的... 由于在神经形态计算方面具有优良的性能,忆阻器交叉阵列引起了研究者的广泛关注.利用忆阻器与传统器件提出了1个改进的忆阻器交叉阵列电路,可以准确地存储权重与偏置,结合相应的编码方案后可以运算点积操作,并将其用于卷积神经网络中的卷积核、池化与分类器部分.利用改进的忆阻器交叉阵列和基于卷积神经网络本身拥有的高容错性,还设计了1个忆阻卷积神经网络结构,可以完成1个基本卷积神经网络算法.在卷积操作后直接存储模拟形式的计算结果,使得卷积操作与池化操作之间避免了1次模数-数模转换过程.实验结果表明:设计的面积为0.852 5cm^2芯片上的运算性能是1台计算机速度的1 770倍,在面积基本相当的前提下,性能比前人设计的电路提高了7.7倍.设计存在可以接受的微小识别误差开销,与软件运行结果相比,此电路在每个忆阻器存储6b或8b信息的情况下平均识别误差分别只增加了0.039%与0.012%. 展开更多
关键词 神经形态计算 卷积神经网络 忆阻器 忆阻器交叉阵列 硬件加速
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忆阻器类脑计算芯片研究现状综述 被引量:5
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作者 陈长林 骆畅航 +1 位作者 刘森 刘海军 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-14,共14页
为把握忆阻类脑芯片发展现状并总结其发展趋势,对现有忆阻类脑计算芯片与架构进行了调研,对芯片中所采用的忆阻器阵列结构和集成工艺、前神经元电路、后神经元电路、多阵列互连拓扑结构与数据传输策略,以及芯片设计过程中所采用的系统... 为把握忆阻类脑芯片发展现状并总结其发展趋势,对现有忆阻类脑计算芯片与架构进行了调研,对芯片中所采用的忆阻器阵列结构和集成工艺、前神经元电路、后神经元电路、多阵列互连拓扑结构与数据传输策略,以及芯片设计过程中所采用的系统仿真和评估方法进行了对比分析。总结出当前忆阻类脑计算芯片电路设计仍需解决忆阻器可用阻态少、器件参数波动性大、阵列外围电路复杂、集成规模小等问题,并指出了该类芯片走向实际应用仍然面临着忆阻器生产工艺提升、完善开发工具支持、专用指令集开发、确定典型牵引性应用等挑战。 展开更多
关键词 忆阻器 类脑计算 存算一体 加速芯片 低功耗
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稀疏二维突触和CMOS神经元混合神经形态硬件用于字符识别 被引量:4
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作者 薛思惟 王水源 +6 位作者 吴天祥 邸紫烨 许诺 孙一博 曾超凡 马顺利 周鹏 《Science Bulletin》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第20期2336-2343,M0005,共9页
神经形态计算能够有效处理数密集型任务.本文提出一种基于二维MoS2突触和CMOS神经元混合集成的神经形态硬件系统,可兼具二维突触器件的灵活可塑性与CMOS神经元的成熟度、可靠性.受益于混合集成,进一步提出特征提取和频率编码方式,降低... 神经形态计算能够有效处理数密集型任务.本文提出一种基于二维MoS2突触和CMOS神经元混合集成的神经形态硬件系统,可兼具二维突触器件的灵活可塑性与CMOS神经元的成熟度、可靠性.受益于混合集成,进一步提出特征提取和频率编码方式,降低了硬件所需的突触与神经元数量;基于板级全硬件实现高准确率(98.8%)和低功耗(11.4μW)的字符识别功能.本工作为构建高面积效率和能量效率的神经形态硬件系统提供了一个可行的方案. 展开更多
关键词 字符识别 频率编码 特征提取 硬件系统 神经元 能量效率 混合集成 突触
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二维TMC忆阻器在神经形态计算中的研究进展 被引量:1
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作者 毛成烈 高小玉 南海燕 《半导体技术》 北大核心 2024年第2期109-122,共14页
忆阻器和突触器件作为一种有潜力的神经形态器件,近年来得到了广泛的研究。二维过渡金属硫族化合物(2D TMC)由于其独特的性能,使基于其的电子器件制造工艺具有高集成度、高兼容性和高扩展性等优势。对基于2D TMC的高性能忆阻器在神经形... 忆阻器和突触器件作为一种有潜力的神经形态器件,近年来得到了广泛的研究。二维过渡金属硫族化合物(2D TMC)由于其独特的性能,使基于其的电子器件制造工艺具有高集成度、高兼容性和高扩展性等优势。对基于2D TMC的高性能忆阻器在神经形态计算中的应用进行了全面的综述。首先介绍了2D TMC及其异质结在忆阻器中的应用潜力,然后基于该类材料的基本结构和物理性能,对近年来报道的器件进行了分类介绍,接着讨论了这些新兴材料和器件在神经形态计算中的应用,最后基于目前存在的问题,提出了解决方案,并对该类器件在其他场景的应用进行了展望。 展开更多
关键词 二维过渡金属硫族化合物(2D TMC) 异质结 忆阻器 人工突触 神经形态计算
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氧化物神经元器件及其神经网络应用
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作者 李宗晓 胡令祥 +1 位作者 王敬蕊 诸葛飞 《无机材料学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期345-358,共14页
目前,人工智能在人类社会发挥着越来越重要的作用,以深度学习为代表的人工智能算法对硬件算力的要求也越来越高。然而随着摩尔定律逼近极限,传统冯·诺依曼计算架构越来越难以满足硬件算力提升的迫切需求。受人脑启发的新型神经形... 目前,人工智能在人类社会发挥着越来越重要的作用,以深度学习为代表的人工智能算法对硬件算力的要求也越来越高。然而随着摩尔定律逼近极限,传统冯·诺依曼计算架构越来越难以满足硬件算力提升的迫切需求。受人脑启发的新型神经形态计算采用数据处理与存储一体架构,有望为开发低能耗、高算力的新型人工智能技术提供重要的硬件基础。人工神经元和人工突触作为神经形态计算系统的核心组成部分,是当前研究的前沿和热点。本文聚焦氧化物人工神经元,从神经元数学模型出发,重点介绍了基于氧化物电子器件的霍奇金–赫胥黎神经元、泄漏–累积–发射神经元和振荡神经元的最新研究进展,系统分析了器件结构、工作机制对神经元功能模拟的影响规律。进一步,根据不同尖峰发射动态行为,阐述了基于氧化物神经元硬件的脉冲神经网络和振荡神经网络的研究进展。最后,讨论了氧化物神经元在器件、阵列、神经网络等层面面临的挑战,并展望了其在神经形态计算等领域的发展前景。 展开更多
关键词 氧化物 神经元器件 类脑计算 神经形态计算 人工神经网络 综述
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用于通用存储和神经形态计算的相变存储器的研究进展
11
作者 连晓娟 李甫 +2 位作者 付金科 高志瑄 王磊 《半导体技术》 北大核心 2024年第1期1-29,共29页
存算一体技术目前被认为是一种可以消除冯·诺依曼计算架构瓶颈的可行性技术。在众多的存算一体器件中,相变存储器(PCM)因其具有非易失性、可微缩性、高开关速度、低操作电压、循环寿命长以及与现有半导体工艺相兼容等优点,被认为... 存算一体技术目前被认为是一种可以消除冯·诺依曼计算架构瓶颈的可行性技术。在众多的存算一体器件中,相变存储器(PCM)因其具有非易失性、可微缩性、高开关速度、低操作电压、循环寿命长以及与现有半导体工艺相兼容等优点,被认为是未来通用存储和神经形态计算器件中最具竞争力的候选者之一。首先介绍了PCM的工作原理和器件材料结构,并详细讨论了PCM在通用存储和神经形态计算领域的应用。PCM具有高集成度和低功耗的共性需求,但这两个应用领域对材料性能有不同的侧重点。详细分析了PCM目前存在的优缺点,如高编程电流导致的功耗问题,以及商业化应用面临的主要挑战。最后,针对PCM的研究现状提出了一系列改进措施,包括材料选择、器件结构设计、预操作、热损耗降低、3D架构,以及解决阻态漂移等问题,以推动其进一步发展和应用。 展开更多
关键词 非易失性存储器(NVM) 相变存储器(PCM) 通用存储 存算一体 神经形态计算
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光电神经形态器件及其应用 被引量:3
12
作者 沈柳枫 胡令祥 +2 位作者 康逢文 叶羽敏 诸葛飞 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第14期365-387,共23页
传统冯·诺依曼计算机在并行性计算和自适应学习方面效率较低,无法满足当前飞速发展的信息技术对高效、高速计算的迫切需求.受脑启发的神经形态计算具有高度并行性、超低功耗等优势,被认为是打破传统计算机局限性,实现新一代人工智... 传统冯·诺依曼计算机在并行性计算和自适应学习方面效率较低,无法满足当前飞速发展的信息技术对高效、高速计算的迫切需求.受脑启发的神经形态计算具有高度并行性、超低功耗等优势,被认为是打破传统计算机局限性,实现新一代人工智能的理想途径.神经形态器件是实施神经形态计算的硬件载体,是构建神经形态芯片的关键.与此同时,人类视觉系统与光遗传学的发展为神经形态器件的研究提供了新的思路.新兴的光电神经形态器件结合了光子学与电子学各自的优势,在神经形态计算领域展露出巨大潜力,受到了国内外研究人员广泛关注.本文对光电神经形态器件及其应用的最新研究进行了总结.首先综述了人工光电突触与人工光电神经元,内容包括器件结构、工作机制以及神经形态功能模拟等方面.然后,对光电神经形态器件在人工视觉系统、人工感知系统、神经形态计算等领域中的潜在应用作了阐述.最后,总结了当前光电神经形态器件所面临的挑战,并对其未来的发展方向进行了展望. 展开更多
关键词 光电神经形态器件 光电突触 光电神经元 神经形态计算
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后摩尔时代新兴计算芯片进展 被引量:2
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作者 武俊齐 赖凡 《微电子学》 CAS 北大核心 2020年第3期384-388,共5页
信息处理系统由于基础半导体技术遭遇"摩尔定律接近终结"和现行计算架构(冯·诺依曼架构)缺陷所导致的瓶颈,其发展受到严重挑战。为克服这些制约因素,一方面,集成电路开始沿着由技术内生动力和应用拉动的趋势,即"超... 信息处理系统由于基础半导体技术遭遇"摩尔定律接近终结"和现行计算架构(冯·诺依曼架构)缺陷所导致的瓶颈,其发展受到严重挑战。为克服这些制约因素,一方面,集成电路开始沿着由技术内生动力和应用拉动的趋势,即"超越摩尔定律"和"超越CMOS"的方向,逐步发展,包括对单片3D系统和碳纳米管场效应晶体管芯片等新兴计算芯片技术的研究;另一方面,计算范式变革推动了以"神经形态计算"类脑芯片等构建的非冯·诺依曼架构的芯片迅速发展。本文从以上两个方面研究了后摩尔时代新计算芯片技术发展的脉络,分析了数字计算芯片、模拟计算芯片、神经形态计算芯片等新兴计算芯片技术的新进展。 展开更多
关键词 摩尔定律 超越摩尔定律 超越CMOS 计算芯片 3D SoC 碳纳米管场效应晶体管 冯·诺依曼架构 神经形态计算 量子计算 边缘计算
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硫化铋忆阻器的制备及其图像识别研究
14
作者 李振玉 李跃忠 +4 位作者 刘剑 齐娟娟 王一 聂颖 张晓芳 《机电工程技术》 2024年第3期67-71,102,共6页
随着现代信息技术的飞速发展,传统的冯·诺伊曼计算架构存在数据处理与存储分离现象,在数据处理方面出现了瓶颈。基于忆阻器的人工突触阵列具有高的并行计算能力以及存算一体的特点,使得其在神经形态计算和人工神经网络等领域的应... 随着现代信息技术的飞速发展,传统的冯·诺伊曼计算架构存在数据处理与存储分离现象,在数据处理方面出现了瓶颈。基于忆阻器的人工突触阵列具有高的并行计算能力以及存算一体的特点,使得其在神经形态计算和人工神经网络等领域的应用具有显著优势。通过采用溶液旋涂法,在空气环境下成功制备了结构为Ag/Bi_(2)S_(3)/ITO的忆阻器件,并对器件的忆阻特性进行了测试。直流Ⅰ-Ⅴ循环测试结果表明,所制备的忆阻器具有极低的开关电压和良好的一致性。此外,通过设置合适的脉冲测试条件进一步获得了线性的电导调节特性。最后,将具有非易失特性的Ag/Bi_(2)S_(3)/ITO忆阻器作为人工突触和神经元建模,利用Python构建了用于手写数字识别的全连接神经网络,其线性可调节电导特性作为网络的权重更新,获得了高达87.46%的数字识别准确率,该研究结果为新型低功耗类脑芯片提供了一种可行的应用方案。 展开更多
关键词 忆阻器 人工突触 神经形态计算 Bi_(2)S_(3)薄膜 全连接神经网络
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面向类脑计算的低电压忆阻器研究进展
15
作者 贡以纯 明建宇 +4 位作者 吴思齐 仪明东 解令海 黄维 凌海峰 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第20期131-155,共25页
忆阻器是非易失性存储器和神经形态计算的优秀候选者.电压调制作为其关键性能策略,是获得纳瓦超低功耗、飞焦超低能耗工作的基础,有助于打破功耗墙、突破后摩尔时代算力瓶颈.然而基于高密度集成忆阻器阵列的类脑计算架构还需重点考虑开... 忆阻器是非易失性存储器和神经形态计算的优秀候选者.电压调制作为其关键性能策略,是获得纳瓦超低功耗、飞焦超低能耗工作的基础,有助于打破功耗墙、突破后摩尔时代算力瓶颈.然而基于高密度集成忆阻器阵列的类脑计算架构还需重点考虑开/关比、高速响应、保留时间和耐久性等器件稳定性参数.因此如何在低电场下实现离子/电子的高效、稳定驱动,构筑电压低于1 V的低电压、高性能忆阻器成为了当前实现类脑计算能效系统的关键问题.本文综述了近年来面向类脑计算的低电压忆阻器的研究进展.首先,探讨了低电压忆阻器的机制,包括电化学金属化机制和价态变化机制.在此基础上,系统总结了各材料体系在低电压忆阻器中的优势,涵盖了过渡金属氧化物、二维材料和有机材料等.进一步围绕材料工程、掺杂工程、界面工程提出了相应的低电压忆阻器实现策略,最后,展望了基于低电压忆阻器的类脑功能模拟及神经形态计算应用,并对现存问题和未来研究方向进行了讨论. 展开更多
关键词 忆阻器 低电压 类脑计算
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基于ZYNQ集群的神经形态计算加速研究与实现 被引量:4
16
作者 张新伟 李康 +3 位作者 郁龚健 刘家航 李佩琦 柴志雷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期65-71,共7页
基于脉冲神经网络(SNN)的神经形态计算由于工作机理更接近于生物大脑,被认为有望克服深度学习的不足而成为解决人工智能问题的更佳途径。但是如何满足高性能、低功耗和适应规模伸缩需求是神经形态计算系统需要解决的挑战性问题。基于FPG... 基于脉冲神经网络(SNN)的神经形态计算由于工作机理更接近于生物大脑,被认为有望克服深度学习的不足而成为解决人工智能问题的更佳途径。但是如何满足高性能、低功耗和适应规模伸缩需求是神经形态计算系统需要解决的挑战性问题。基于FPGA异构计算平台ZYNQ集群,在NEST类脑仿真器上,重点解决了具有脉冲时间依赖可塑性(STDP)突触计算复杂度高、并行度低、硬件资源占用大的问题。实验结果表明,设计的方法在8节点ZYNQ 7030集群上,性能是Xeon E5-2620 CPU的14.7倍。能效比方面,是Xeon E5-2620 CPU的51.6倍,是8节点ARM Cortex-A9的20.6倍。 展开更多
关键词 神经形态计算 脉冲神经网络(SNN) 脉冲时间依赖可塑性(STDP) FPGA集群 NEST仿真器
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脉冲非对称卷积神经网络的图像与事件分类算法
17
作者 桑林 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2024年第2期323-328,共6页
为了提升模型性能的同时不引入额外的计算量与能量消耗,提出了一种脉冲非对称卷积算法。利用卷积核交叉部分的权重大的特点,采用多个尺寸的卷积核替换普通卷积的单个卷积核进行卷积运算与叠加,提高中心卷积核的决策作用,在推理阶段将脉... 为了提升模型性能的同时不引入额外的计算量与能量消耗,提出了一种脉冲非对称卷积算法。利用卷积核交叉部分的权重大的特点,采用多个尺寸的卷积核替换普通卷积的单个卷积核进行卷积运算与叠加,提高中心卷积核的决策作用,在推理阶段将脉冲非对称卷积层和批量归一化层进行合并,实现简化运算。结果表明,基于脉冲非对称卷积算法的图像与事件分类模型在DVS Gesture数据集上分类精度可达98.1%,同时不引入额外的计算量和能耗。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 类脑计算 残差学习 非对称卷积
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基于脉冲神经网络的智能控制研究进展
18
作者 刘晓德 郭宇飞 +1 位作者 黄旭辉 马喆 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2189-2206,共18页
近些年,具备低功耗、高鲁棒、融合时空信息等优势的脉冲神经网络(SNN)在类脑研究与智能控制的交叉领域方兴未艾.基于脉冲神经网络架构的智能控制方法是实现与环境自主交互并且高能效完成复杂控制任务的有效途径之一.为此,本文首先介绍了... 近些年,具备低功耗、高鲁棒、融合时空信息等优势的脉冲神经网络(SNN)在类脑研究与智能控制的交叉领域方兴未艾.基于脉冲神经网络架构的智能控制方法是实现与环境自主交互并且高能效完成复杂控制任务的有效途径之一.为此,本文首先介绍了SNN的基本要素与研究动机;然后,详细介绍了近年来基于脉冲神经网络智能控制的研究进展以及在机器人、无人车、无人机等领域的应用情况;接着,总结了一些现有的硬件平台,用以实现SNN算法的高效能实现;最后,总结展望了SNN控制发展的机遇与挑战.本文旨在梳理出SNN控制发展的技术脉络,为其快速发展提供借鉴与思路. 展开更多
关键词 脉冲神经网络 深度学习 神经网络与智能控制 神经形态计算
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忆阻器基神经形态计算器件与系统研究进展
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作者 郭文斌 汪泽清 +1 位作者 吴祖恒 蔺智挺 《电子与封装》 2024年第4期63-74,共12页
忆阻器作为新原理器件,与现有互补金属氧化物半导体(CMOS)器件相比,具有结构简单、集成密度高、微缩性好、操作能耗低、易于三维集成等优点,是实现神经形态计算技术的理想存储器件之一。对近年来忆阻器基神经形态计算技术的研究进展进... 忆阻器作为新原理器件,与现有互补金属氧化物半导体(CMOS)器件相比,具有结构简单、集成密度高、微缩性好、操作能耗低、易于三维集成等优点,是实现神经形态计算技术的理想存储器件之一。对近年来忆阻器基神经形态计算技术的研究进展进行综述,包括忆阻器基神经突触和神经元功能实现以及忆阻器基神经形态计算系统研究进展,并对当前忆阻器基神经形态计算技术仍然面临的挑战进行总结,对其前景做了展望。 展开更多
关键词 忆阻器 神经形态计算 突触 神经元
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氧化物双介质层忆阻器的设计及应用 被引量:3
20
作者 游钧淇 李策 +1 位作者 杨栋梁 孙林锋 《无机材料学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期387-398,共12页
忆阻器可以在单一器件上实现存储和计算功能,成为打破冯·诺依曼瓶颈的核心电子元器件之一。它凭借独特的易失性/非易失性电阻特性,可以很好地模拟大脑活动中的突触/神经元的功能。此外,基于金属氧化物的忆阻器与传统的互补金属氧... 忆阻器可以在单一器件上实现存储和计算功能,成为打破冯·诺依曼瓶颈的核心电子元器件之一。它凭借独特的易失性/非易失性电阻特性,可以很好地模拟大脑活动中的突触/神经元的功能。此外,基于金属氧化物的忆阻器与传统的互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺兼容,受到了广泛关注。近年来,研究提出了多种基于单介质层结构的金属氧化物忆阻器,但仍然存在高低阻态不稳定、开关电压波动大和循环耐久性差等问题。在此基础上,研究人员通过在金属氧化物忆阻器中引入双介质层成功优化了忆阻器的性能。本文首先详细介绍了氧化物双介质层忆阻器的优势,阐述了氧化物双介质层忆阻器的阻变机理和设计思路,并进一步介绍了氧化物双介质层忆阻器在神经形态计算中的应用。本文将为设计更高性能的氧化物双介质层忆阻器起到一定的启示作用。 展开更多
关键词 忆阻器 突触 神经元 神经形态计算 双介质层金属氧化物 综述
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