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类脑神经网络与神经形态器件及其电路综述
被引量:
3
1
作者
邓亚彬
王志伟
+5 位作者
赵晨晖
李琳
贺珊
李秋红
帅建伟
郭东辉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2241-2250,共10页
为了系统地了解类脑神经网络电路,在对类脑神经网络进行简要介绍的基础之上,重点阐述两种类别的神经形态器件及功能,包括不同类型的浮栅管和不同工艺材料的忆阻器来模拟单个神经元和突触可塑性功能;然后,以神经形态器件为基础,分别介绍...
为了系统地了解类脑神经网络电路,在对类脑神经网络进行简要介绍的基础之上,重点阐述两种类别的神经形态器件及功能,包括不同类型的浮栅管和不同工艺材料的忆阻器来模拟单个神经元和突触可塑性功能;然后,以神经形态器件为基础,分别介绍了基于浮栅管和忆阻器实现神经网络电路;最后总结当前神经形态器件及类脑神经网络芯片存在的问题,并对有关类脑计算研究方向进行了展望。
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关键词
类
脑计算
类脑神经网络
神经
形态器件
神经
网络
电路
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职称材料
基于粒子群算法的模糊大脑情感学习非线性系统辨识
2
作者
孙园
曾惠权
+3 位作者
欧阳苏建
高佳倩
王绮楠
林智勇
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期25-32,共8页
为提高神经网络模型在解决非线性系统辨识问题上的精度,提出一种基于粒子群算法的模糊大脑情感学习模型。该模型包含大脑情感学习网络,在利用系统历史数据对模型进行训练的基础上,通过适应度函数动态调整网络结构中的权重因子,提高网络...
为提高神经网络模型在解决非线性系统辨识问题上的精度,提出一种基于粒子群算法的模糊大脑情感学习模型。该模型包含大脑情感学习网络,在利用系统历史数据对模型进行训练的基础上,通过适应度函数动态调整网络结构中的权重因子,提高网络学习效率和辨识精度。在对连续搅拌反应器系统辨识试验和对sin E强非线性对象逼近试验中,与常规模糊大脑情感学习模型、BP神经网络和RBF神经网络相比,本模型拥有更高的逼近能力和更快的收敛速度,解决了基于试错法导致的模型参数调整时间长、模型不稳定等问题,为辨识的实际应用提供了可行的模型选择。
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关键词
粒子群算法
类脑神经网络
大脑模糊情感学习模型
神经
网络
系统辨识
非线性系统
原文传递
面向新型计算架构的存算融合晶体管器件研究
被引量:
1
3
作者
蔡一茂
吴林东
+1 位作者
鲍霖
王宗巍
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第35期4862-4871,共10页
基于金属-氧化物-半导体场效应晶体管(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,MOSFET)器件和冯·诺伊曼架构的半导体芯片技术带领人类迈进了信息化时代.近年来,新型计算架构蓬勃发展.然而,专用算法和类脑智能算法映射...
基于金属-氧化物-半导体场效应晶体管(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,MOSFET)器件和冯·诺伊曼架构的半导体芯片技术带领人类迈进了信息化时代.近年来,新型计算架构蓬勃发展.然而,专用算法和类脑智能算法映射至MOSFET电路时,通常面临硬件开销大、系统能效低等挑战.针对上述问题,本文研制了具有存算融合特点的新型晶体管器件,有效适配了专用算法和类脑计算应用:在基础数值计算方面,针对多项式计算,研制了电荷捕获型晶体管,利用器件的本征非线性动力学特征,基于单器件实现了三元素乘法运算,有效加速了多项式回归任务;在新兴智能计算方面,针对神经网络计算,研制了离子栅型神经形态晶体管,利用双栅耦合的方式实现了神经元的非线性激活和时空信息整合功能,并基于此提出了神经元相关性脉冲神经网络,实现了注意力转变现象的模拟.本文的工作将为新型计算架构芯片的构建提供新的思路.
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关键词
电荷捕获型晶体管
离子栅型晶体管
多项式加速计算
类脑神经网络
原文传递
题名
类脑神经网络与神经形态器件及其电路综述
被引量:
3
1
作者
邓亚彬
王志伟
赵晨晖
李琳
贺珊
李秋红
帅建伟
郭东辉
机构
厦门大学电子科学与技术学院国家示范性微电子学院
厦门大学萨本栋微纳米研究院
厦门大学物理科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第8期2241-2250,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目(61836010)
厦门大学创新团队培育计划项目(20720190116)。
文摘
为了系统地了解类脑神经网络电路,在对类脑神经网络进行简要介绍的基础之上,重点阐述两种类别的神经形态器件及功能,包括不同类型的浮栅管和不同工艺材料的忆阻器来模拟单个神经元和突触可塑性功能;然后,以神经形态器件为基础,分别介绍了基于浮栅管和忆阻器实现神经网络电路;最后总结当前神经形态器件及类脑神经网络芯片存在的问题,并对有关类脑计算研究方向进行了展望。
关键词
类
脑计算
类脑神经网络
神经
形态器件
神经
网络
电路
Keywords
brain-like computing
brain-like neural network
neuromorphic devices
neural network circuit
分类号
TP [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
基于粒子群算法的模糊大脑情感学习非线性系统辨识
2
作者
孙园
曾惠权
欧阳苏建
高佳倩
王绮楠
林智勇
机构
厦门理工学院电气工程与自动化学院
厦门市高端电力装备及智能控制重点实验室
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期25-32,共8页
基金
福建省自然科学基金资助项目(2020J01281)
厦门市自然科学基金资助项目(3502Z20227215)
+1 种基金
厦门理工学院高层次人才科研启动项目(YKJ22060R)
厦门理工学院研究生科技创新项目(YKJCX2021128)。
文摘
为提高神经网络模型在解决非线性系统辨识问题上的精度,提出一种基于粒子群算法的模糊大脑情感学习模型。该模型包含大脑情感学习网络,在利用系统历史数据对模型进行训练的基础上,通过适应度函数动态调整网络结构中的权重因子,提高网络学习效率和辨识精度。在对连续搅拌反应器系统辨识试验和对sin E强非线性对象逼近试验中,与常规模糊大脑情感学习模型、BP神经网络和RBF神经网络相比,本模型拥有更高的逼近能力和更快的收敛速度,解决了基于试错法导致的模型参数调整时间长、模型不稳定等问题,为辨识的实际应用提供了可行的模型选择。
关键词
粒子群算法
类脑神经网络
大脑模糊情感学习模型
神经
网络
系统辨识
非线性系统
Keywords
particle swarm algorithm
brain-like neural network
fuzzy brainemotional learning model
neural network system iden-tification
nonlinear system
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
面向新型计算架构的存算融合晶体管器件研究
被引量:
1
3
作者
蔡一茂
吴林东
鲍霖
王宗巍
机构
北京大学集成电路学院
北京市集成电路高精尖创新中心
北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室
出处
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第35期4862-4871,共10页
基金
国家重点研发计划(2019YFB2205401)
国家自然科学基金(61834001,62025401,61927901)
高等学校学科创新引智计划(B18001)资助。
文摘
基于金属-氧化物-半导体场效应晶体管(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,MOSFET)器件和冯·诺伊曼架构的半导体芯片技术带领人类迈进了信息化时代.近年来,新型计算架构蓬勃发展.然而,专用算法和类脑智能算法映射至MOSFET电路时,通常面临硬件开销大、系统能效低等挑战.针对上述问题,本文研制了具有存算融合特点的新型晶体管器件,有效适配了专用算法和类脑计算应用:在基础数值计算方面,针对多项式计算,研制了电荷捕获型晶体管,利用器件的本征非线性动力学特征,基于单器件实现了三元素乘法运算,有效加速了多项式回归任务;在新兴智能计算方面,针对神经网络计算,研制了离子栅型神经形态晶体管,利用双栅耦合的方式实现了神经元的非线性激活和时空信息整合功能,并基于此提出了神经元相关性脉冲神经网络,实现了注意力转变现象的模拟.本文的工作将为新型计算架构芯片的构建提供新的思路.
关键词
电荷捕获型晶体管
离子栅型晶体管
多项式加速计算
类脑神经网络
Keywords
charge trapping transistor
ion-gated transistor
polynomial regression acceleration
brain-inspired neural network
分类号
TN386 [电子电信—物理电子学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
类脑神经网络与神经形态器件及其电路综述
邓亚彬
王志伟
赵晨晖
李琳
贺珊
李秋红
帅建伟
郭东辉
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
3
下载PDF
职称材料
2
基于粒子群算法的模糊大脑情感学习非线性系统辨识
孙园
曾惠权
欧阳苏建
高佳倩
王绮楠
林智勇
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
3
面向新型计算架构的存算融合晶体管器件研究
蔡一茂
吴林东
鲍霖
王宗巍
《科学通报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
原文传递
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