神经元晶体管的研究进展

神经元晶体管是20世纪90年代初发展起来的一种新型功能器件,具有在栅上对所有输入信号进行加权求和的功能,有广泛的电路应用范围。文章介绍了神经元晶体管的产生背景、基本结构和工作原理;并对其发展现状和未来趋势进行了深入的讨论。

基于神经元晶体管和忆阻器的Hopfield神经网络及其在联想记忆中的应用

随着人工智能的高速发展,越来越多的神经元模型相继被提出,现有的神经元电路主要由普通晶体管、运算放大器等高功耗器件构成,存在结构复杂、集成度不高、兼容性差、功耗高、阈值调节难度高的缺点.针对以上不足,首次提出了一种全新的神经元结构,该结构仅由神经元晶体管、忆阻器和普通电阻构成,相比传统神经元电路,不包含复杂的差分运算电路以及电流与电压信号的转换电路,电路结构简单,同时具有良好的电路兼容性,可用于大规模集成.该结构利用神经元晶体管的加权求和特性以及阈值可控功能来模拟神经元信息传导过程,同时利用阈值忆阻器的阈值特性和阻值连续变化能力来设定和更新突触权值,使得该新型神经元结构不仅能实现传统神经元电路功能的同时,还具有能耗低、阈值动态可控、权值可编程的优点,不仅极大地简化了网络结构,还能加强网络性能.其次,还提出了基于这种新型神经元结构的忆阻离散Hopfield神经网络,该忆阻神经网络有助于促进人工神经形态系统的硬件实现,使神经网络系统能耗降低,集成度极大地提高,将这种网络运用在联想记忆和彩色数字图像恢复中,进一步说明了基于全新神经元结构的忆阻离散hopfield神经网络的实用性以及有效性.

一种基于神经元MOS的直扩匹配滤波器新结构

鉴于神经元MOS晶体管的多输入信号控制以及可变阈值等特点,本文提出一种基于神经元MOS的直接序列扩频(DS)通信系统中匹配滤波器的新结构,并对其进行了MATLAB结构验证和HSPICE电路仿真。与我们前期提出的基于神经元MOS的匹配滤波器相比,新结构的匹配滤波器提高了抗干扰能力,简化了电路结构。