神经形态计算:从脉冲神经网络到边缘部署

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作者 俞诗航 易梦军 +2 位作者 吴洲 申富饶 赵健 《软件学报》 北大核心 2025年第4期1758-1795,共38页

受生物神经系统启发,神经形态计算的概念于20世纪80年代被提出,旨在模拟生物大脑的结构和功能,实现更高效、更具生物合理性的计算方式.作为神经形态计算的代表模型,脉冲神经网络(SNN)因其脉冲稀疏性,事件驱动性、生物可解释性以及硬件... 受生物神经系统启发,神经形态计算的概念于20世纪80年代被提出,旨在模拟生物大脑的结构和功能,实现更高效、更具生物合理性的计算方式.作为神经形态计算的代表模型,脉冲神经网络(SNN)因其脉冲稀疏性,事件驱动性、生物可解释性以及硬件契合性等优势,在资源严格受限的边缘智能任务中得到了广泛应用.针对脉冲神经网络的边缘部署情况进行梳理和汇总,首先从脉冲神经网络模型自身的原理出发,论述脉冲神经网络的高能效计算方式以及巨大的边缘部署潜力.然后介绍当下常见的脉冲神经网络硬件实现工具链,并重点对脉冲神经网络在各类神经形态硬件平台的部署情况做详细的整理与分析.最后,考虑到硬件故障行为已发展为当下研究中不可避免的问题,对脉冲神经网络边缘部署时的故障与容错研究进行概述.从软件模型原理到硬件平台实现,全面系统地介绍神经形态计算的最新进展,分析脉冲神经网络边缘部署时遇到的困难与挑战,并针对这些挑战给出未来可能的解决方向. 展开更多

关键词 神经网络 脉冲神经网络 神经形态计算 边缘智能

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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 被引量：1

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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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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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校准方法和存内训练相结合的忆阻器神经形态计算方法 被引量：1

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作者 杜湘瑜 彭杰 刘海军 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期202-206,共5页

基于忆阻器的神经形态计算架构在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果,但当忆阻器阵列存在低良率问题时,其性能会出现明显下降。提出一种基于忆阻器神经形态计算的校准方法和原位训练相结合的算法,利用校准方法提高乘累加计算的... 基于忆阻器的神经形态计算架构在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果,但当忆阻器阵列存在低良率问题时,其性能会出现明显下降。提出一种基于忆阻器神经形态计算的校准方法和原位训练相结合的算法,利用校准方法提高乘累加计算的准确率,并利用原位训练方法降低训练误差。为了验证所提方法的性能,采用多层感知器架构进行仿真。从仿真结果来看,神经网络的精度有明显的提高(近40%)。实验结果表明,与单纯的校准方法相比,采用所提方法训练的网络精度提高了约30%,与其他主流的方法相比,所提方法训练的网络精度提高了0.29%。 展开更多

关键词 忆阻器 神经形态计算 原位训练 校准方法

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光神经形态计算研究进展与展望(特邀) 被引量：9

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作者 项水英 宋紫薇 +4 位作者 高爽 韩亚楠 张雅慧 郭星星 郝跃 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期30-46,共17页

脑科学与类脑研究是国际必争战略性前沿。人工智能与深度学习的飞速发展对算力提出了迫切需求。而传统的冯诺依曼架构,由于存算分离导致功耗墙和内存墙,摩尔定律也逐渐放缓。光神经拟态计算充分融合高速光通信、光互连、光集成、硅基光... 脑科学与类脑研究是国际必争战略性前沿。人工智能与深度学习的飞速发展对算力提出了迫切需求。而传统的冯诺依曼架构,由于存算分离导致功耗墙和内存墙,摩尔定律也逐渐放缓。光神经拟态计算充分融合高速光通信、光互连、光集成、硅基光电子与神经拟态计算的特点,具有超高速、大带宽、多维度等优势,在高性能计算、人工智能领域有广阔的应用前景,是突破后摩尔时代传统微电子计算极限极具竞争力的方案。本文回顾了国内外主要研究团队在光神经元、光突触、光神经网络的理论、算法及器件方面的工作,并提出了展望。 展开更多

关键词 光神经形态计算 神经元 突触 突触可塑性 光神经网络

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相变存储器及其用于神经形态计算的研究综述 被引量：4

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作者 杜玲玲 周细应 李晓 《人工晶体学报》 EI CAS 北大核心 2020年第12期2398-2405,共8页

目前随着人工智能领域的兴起以及人们对数据存储和计算的强烈需求,迫切需要存储器的改进和类似于人脑的高效存储运算效率。所以,相变存储器及其用于神经形态计算的研究是极具价值的。相变存储材料(PCMs)受到激发时所产生的电阻值变化可... 目前随着人工智能领域的兴起以及人们对数据存储和计算的强烈需求,迫切需要存储器的改进和类似于人脑的高效存储运算效率。所以,相变存储器及其用于神经形态计算的研究是极具价值的。相变存储材料(PCMs)受到激发时所产生的电阻值变化可以用来建立尖峰神经网络从而实现模拟神经形态计算系统。本文介绍了相变存储器物理机制,其中包括相变材料的相变原理及主要性能特征,重点叙述了相变存储器在优化存储与计算方向的研究进展和应用,进而为该领域未来的发展方向提供参考。 展开更多

关键词 相变存储器 相变材料 神经形态计算系统 相变突触/神经元

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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

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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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高均一性二维碲化钼忆阻器阵列及其神经形态计算应用

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作者 何慧凯 杨蕊 +3 位作者 夏剑 王廷泽 董德泉 缪向水 《无机材料学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期795-801,I0004-I0008,共12页

二维过渡金属硫化合物是构建纳米电子器件的理想材料,基于该材料体系开发用于信息存储和神经形态计算的忆阻器,受到了学术界的广泛关注。受制于低成品率和低均一性问题,二维过渡金属硫化合物忆阻器阵列鲜见报道。本研究采用化学气相沉... 二维过渡金属硫化合物是构建纳米电子器件的理想材料,基于该材料体系开发用于信息存储和神经形态计算的忆阻器,受到了学术界的广泛关注。受制于低成品率和低均一性问题,二维过渡金属硫化合物忆阻器阵列鲜见报道。本研究采用化学气相沉积得到厘米级二维碲化钼薄膜,并通过湿法转移和剥离工艺制备得到碲化钼忆阻器件。该碲化钼器件表现出优异的保持性(保持时间>500 s)、快速的阻变(SET时间~60 ns,RESET时间~280 ns)和较好的循环寿命(阻变2000圈后仍可正常工作)。该器件具有高成品率(96%)、低阻变循环间差异性(SET过程为6.6%,RESET过程为5.2%)和低器件间差异性(SET过程为19.9%,RESET过程为15.6%)。本工作成功制备出基于MoTe_(2)的3×3忆阻器阵列。在此基础上,将研制的MoTe_(2)器件用于手写体识别,实现了91.3%的识别率。最后,通过对MoTe_(2)器件高低阻态的电子输运机制进行拟合分析,揭示了该器件阻变源于类金属导电细丝的通断过程。本项工作表明大尺寸二维过渡金属硫化合物在未来神经形态计算中具有巨大的应用潜力。 展开更多

关键词 二维材料 碲化钼 忆阻器阵列 神经形态计算

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面向存储和神经形态计算应用的CBRAM发展综述

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作者 杨瀚 刘国柱 +7 位作者 魏轶聃 赵伟 魏应强 周颖 隋志远 刘美杰 尤兴宇 魏敬和 《材料导报》 2025年第21期116-127,共12页

导电桥式随机存储器(CBRAM)作为一种新兴的非易失性存储器技术,近年来在半导体存储领域引起了广泛关注。随着物联网(IoT)、可穿戴设备、移动计算等应用的快速发展,对存储器的性能、功耗、尺寸和成本提出了更高的要求,CBRAM等新一代存储... 导电桥式随机存储器(CBRAM)作为一种新兴的非易失性存储器技术,近年来在半导体存储领域引起了广泛关注。随着物联网(IoT)、可穿戴设备、移动计算等应用的快速发展,对存储器的性能、功耗、尺寸和成本提出了更高的要求,CBRAM等新一代存储器技术应运而生。本文阐述了CBRAM的基本概念与基本结构;详细分析了不同介质层中导电细丝的形成机理;对比了不同电极材料和介质层材料制备的器件电学性能的差异;介绍了CBRAM在存储器及神经形态计算领域的应用;总结了忆阻器面临的挑战并对未来的进一步发展提出了建议。 展开更多

关键词 导电桥式随机存储器 阻变机制 介质层材料 电极材料 存储器 神经形态计算

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基于新型有机-无机杂化材料的忆阻器在人工突触与神经形态计算领域的应用研究进展

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作者 施纯言 张程 +4 位作者 毕冉 李毅翔 何瑞钰 袁俊尉 李阳 《材料导报》 2025年第14期200-212,共13页

为解决后摩尔时代的算力瓶颈,基于忆阻器开发高性能的类脑计算受到科研和产业界的追捧。然而,如何实现兼具鲁棒性与低功耗的柔性多态忆阻器和人工突触器件成为当前的研究重点。近年来,新型有机-无机杂化信息材料体系(如低维碳量子点、二... 为解决后摩尔时代的算力瓶颈,基于忆阻器开发高性能的类脑计算受到科研和产业界的追捧。然而,如何实现兼具鲁棒性与低功耗的柔性多态忆阻器和人工突触器件成为当前的研究重点。近年来,新型有机-无机杂化信息材料体系(如低维碳量子点、二维MXenes、金属有机框架、钙钛矿等)已被成功应用于忆阻器和光电突触领域,并在神经形态计算方面表现出巨大发展潜力。本文围绕上述具有代表性的新兴有机-无机杂化忆阻材料,概括性地介绍该类材料体系的发展历程,系统性地总结有机-无机杂化忆阻器的基本概念、器件架构、构效关系、工作原理、后端应用以及当前面临的挑战,拓宽了新型有机-无机杂化忆材料和器件未来研究的深度、广度和维度,为推进集成化仿生感知系统、低能耗量子计算和脑机交互等前沿领域的发展奠定理论基础。 展开更多

关键词 有机-无机杂化材料 忆阻器 人工突触 神经形态计算

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基于自适应替代梯度和阈值脉冲池化的脉冲神经网络

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作者 吕兆麟 梁正友 +1 位作者 孙宇 浦斌 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1326-1332,共7页

脉冲神经网络(SNN)与传统人工神经网络(ANN)相比具有更好的生物可解释性和更低的能耗,并被认为是扩展神经网络应用领域的一种极有前景的解决方案.但由于不能直接使用梯度下降算法来训练SNN,因此SNN在模型性能上仍与ANN存有一定的差距,... 脉冲神经网络(SNN)与传统人工神经网络(ANN)相比具有更好的生物可解释性和更低的能耗,并被认为是扩展神经网络应用领域的一种极有前景的解决方案.但由于不能直接使用梯度下降算法来训练SNN,因此SNN在模型性能上仍与ANN存有一定的差距,这限制了SNN的实际应用.为此提出一种新型自适应替代梯度方法(ASG)以更好地将梯度下降算法应用在SNN的训练上;还提出一种阈值脉冲池化结构(TSPooling)以提升模型表达能力,从而使训练后的SNN模型在保持低能耗特性的同时拥有更好的推理性能.使用所提出的方法训练改进ResNet-18网络模型,在CIFAR-100数据集和CIFAR10-DVS数据集上进行实验,识别结果较基准网络模型有明显提升,改进的模型在CIFAR-100数据集上的准确率达到了76.41%,优于其他6个主流模型,验证了其有效性. 展开更多

关键词 脉冲神经网络 神经形态计算 替代梯度 脉冲编码

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氧化钨忆阻器的制备及其神经突触特性

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作者 邱志程 李阳 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期278-285,共8页

为了实现忆阻器在神经网络中的应用,采用磁控溅射技术制备模拟型氧化钨忆阻器;在氧化铟锡导电玻璃衬底上依次生长氧化钨薄膜和银薄膜,将氧化钨作为阻变层,氧化铟锡作为底电极,银作为顶电极;采用扫描电子显微镜和系统数字源表表征制备的... 为了实现忆阻器在神经网络中的应用,采用磁控溅射技术制备模拟型氧化钨忆阻器;在氧化铟锡导电玻璃衬底上依次生长氧化钨薄膜和银薄膜,将氧化钨作为阻变层,氧化铟锡作为底电极,银作为顶电极;采用扫描电子显微镜和系统数字源表表征制备的氧化钨忆阻器的结构、电学性能和导通机制。结果表明:制备的氧化钨忆阻器具有优异的突触性能,阻变机制由银导电细丝为主导;将制备的忆阻器用于神经网络仿真,准确率达到99.11%,与中央处理器的准确率99.31%相近,能够应用于神经形态的计算。 展开更多

关键词 忆阻器 人工突触 磁控溅射 神经网络 神经形态计算

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基于突触可塑性延迟和时间注意力的脉冲神经网络及其语音识别应用

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作者 张航铭 白千一 +2 位作者 邓智超 Alexander Sboev 于强 《计算机学报》 北大核心 2025年第8期1870-1884,共15页

脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNNs)是一种受大脑启发的计算模型,在处理具有时间和空间维度的数据时具有巨大潜力。研究表明,突触可塑性延迟能够提高SNNs在语音识别等时序任务的性能。然而,时序数据通常具有稀疏性和不均匀性,... 脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNNs)是一种受大脑启发的计算模型,在处理具有时间和空间维度的数据时具有巨大潜力。研究表明,突触可塑性延迟能够提高SNNs在语音识别等时序任务的性能。然而,时序数据通常具有稀疏性和不均匀性,导致不同时间步中的信息分布存在显著差异。同时,信号中噪声的动态变化进一步加剧了这一问题,使得现有的可塑性延迟方法难以有效捕获关键时间信息,从而限制了模型性能的提升。在这项工作中,我们为可塑性延迟引入了时间注意力机制,通过动态评估各时间步的重要性,进而优化SNNs的性能。具体而言,我们使用扩展卷积来学习延迟和权重。随后,我们在时间维度上利用时间注意力机制动态量化不同时间步的重要性,从而增强模型对关键时间信息的捕获能力。实验结果表明,所提方法在Spiking Heidelberg Digits、Spiking Speech Command和Google Speech Commands数据集上分别取得了96.21%、80.87%和95.60%的精度,相较于传统的可塑性延迟方法有了显著的改进。这一结果验证了我们的方法在处理语音识别任务时的高效性,并为SNNs在处理复杂时序数据中的进一步应用奠定了坚实基础。 展开更多

关键词 类脑计算 脉冲神经网络 突触可塑性延迟 时间注意力 神经形态计算

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神经元计算机操作系统的资源分配方法 被引量：4

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作者 王凤娟 吕攀 +2 位作者 金欧文 邢庆辉 邓水光 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期1948-1959,共12页

神经形态计算硬件是专为运行脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)应用而设计的专用计算机系统.随着硬件资源规模的增大,神经元计算机能够支持更多数量的SNN应用并发运行,如何有效地为SNN应用分配神经形态计算硬件资源变得极具挑战... 神经形态计算硬件是专为运行脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)应用而设计的专用计算机系统.随着硬件资源规模的增大,神经元计算机能够支持更多数量的SNN应用并发运行,如何有效地为SNN应用分配神经形态计算硬件资源变得极具挑战性.首先提出一种神经元计算机操作系统的资源分配框架,在加载SNN应用到神经形态计算硬件时分配硬件资源以及建立对应的输入输出路由,实现了资源分配过程与编译器间的解耦.其次,创新性地引入了最大空矩形(maximum empty rectangle,MER)算法来处理神经形态计算硬件资源的动态分配问题;针对SNN应用的脉冲输入输出特性,提出了一种最小化脉冲输入输出通信代价的资源分配算法,旨在降低脉冲输入输出能耗、延迟和资源碎片.实验结果显示,所提算法比现有算法表现出较好的性能,其中脉冲输入输出平均延迟最高降低了81%,碎片率降低了92%. 展开更多

关键词 脉冲神经网络 神经形态计算硬件 脉冲输入输出 资源分配 最大空矩形

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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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基于脉冲神经网络的智能控制研究进展

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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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氧化钨-氧化锌忆阻器的制备及其神经突触特性

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作者 李守亮 岳文静 李阳 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期362-368,共7页

为了实现忆阻器在神经形态计算中的应用,采用射频磁控溅射技术,在氧化铟锡导电玻璃衬底上依次生长氧化钨、氧化锌异质结的阻变层和银顶电极,制备氧化钨-氧化锌忆阻器,对制得忆阻器的结构、化学组成及电学性能进行表征和测试。结果表明:... 为了实现忆阻器在神经形态计算中的应用,采用射频磁控溅射技术,在氧化铟锡导电玻璃衬底上依次生长氧化钨、氧化锌异质结的阻变层和银顶电极,制备氧化钨-氧化锌忆阻器,对制得忆阻器的结构、化学组成及电学性能进行表征和测试。结果表明:制得的忆阻器具有类似生物的神经突触特性,阻变行为由界面势垒调控机制主导作用;制得的忆阻器交叉阵列用于分类识别的平均正确率达到86.3%,接近中央处理器网络的平均正确率87.4%,可用于神经形态计算。 展开更多

关键词 忆阻器 神经突触 射频磁控溅射 神经形态计算 分类识别 神经网络

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氧化物全光控突触研究进展

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作者 单海 应宏微 +4 位作者 程培红 胡令祥 王敬蕊 叶志镇 诸葛飞 《发光学报》 北大核心 2025年第2期245-259,共15页

类脑神经形态计算有望克服传统冯·诺依曼计算架构瓶颈,实现低功耗、高效信息处理,进而推动人工智能技术的发展。人工突触是构建神经形态系统的关键硬件,其中光电突触结合了电子学和光子学优势,具有光学感知、信息计算和存储等多种... 类脑神经形态计算有望克服传统冯·诺依曼计算架构瓶颈,实现低功耗、高效信息处理,进而推动人工智能技术的发展。人工突触是构建神经形态系统的关键硬件,其中光电突触结合了电子学和光子学优势,具有光学感知、信息计算和存储等多种功能。新兴的全光控光电突触,其电导非易失性增大和降低均通过光信号实现,可有效避免电信号对器件微结构的破坏,改善工作稳定性,并且赋予突触器件新的功能。氧化物易制备,与CMOS工艺兼容性好,是使用最广泛的人工突触材料。本文梳理了具有长程可塑性的氧化物全光控突触器件研究进展,分别讨论了基于光波长和光功率调控的全光控突触,主要聚焦器件结构、材料选择和光电响应机制,最后分析了当前全光控突触发展面临的挑战。 展开更多

关键词 神经形态计算 光电突触 全光控突触 长程可塑性 氧化物

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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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面向类脑计算的氧化物忆阻器 被引量：3

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作者 诸葛霞 朱仁祥 +2 位作者 王建民 王敬蕊 诸葛飞 《无机材料学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1149-1162,共14页

类脑神经形态计算通过电子或光子器件集成来模拟人脑结构和功能。人工突触是类脑系统中数量最多的计算单元。忆阻器可模拟突触功能,并具有优异的尺寸缩放性和低能耗,是实现人工突触的理想元器件。利用欧姆定律和基尔霍夫定律,忆阻器交... 类脑神经形态计算通过电子或光子器件集成来模拟人脑结构和功能。人工突触是类脑系统中数量最多的计算单元。忆阻器可模拟突触功能,并具有优异的尺寸缩放性和低能耗,是实现人工突触的理想元器件。利用欧姆定律和基尔霍夫定律,忆阻器交叉阵列可执行并行的原位乘累加运算,从而大幅提升类脑系统处理模拟信号的速度。氧化物制备容易,和CMOS工艺兼容性强,是使用最广泛的忆阻器材料。本文梳理了氧化物忆阻器的研究进展,分别讨论了电控、光电混合调控和全光控忆阻器,主要聚焦阻变机理、器件结构和性能。电控忆阻器工作一般会产生微结构变化和焦耳热,将严重影响器件稳定性,改进器件结构和材料成分可有效改善器件性能。利用光信号调控忆阻器电导,不仅能降低能耗,而且可避免产生微结构变化和焦耳热,从而有望解决稳定性难题。此外,光控忆阻器能直接感受光刺激,单器件即可实现感/存/算功能,可用于研发新型视觉传感器。因此,全光控忆阻器的实现为忆阻器的研究和应用打开了一扇新窗口。 展开更多

关键词 氧化物忆阻器 光电器件 人工突触 类脑神经形态计算 综述

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