忆阻器在人工神经网络方面的研究应用
忆阻器
无源电子器件忆阻器的特性分析及应用前景 摘要：忆阻器被认为是除电阻、电感、电容外的第四种基本电路元件，是一种有记忆功能的非线性电阻。本文分析了忆阻器电路学特性，并且展望了其在未来各方面的应用前景。 关键字：忆阻器；电路学特性；前景 Abstract ：Besides Resistors,Inductors and Capacitors ，which are three basic passive circuit elements ．Memristors are considered to be the fourth basic circuit element ．This element is a kind of non-1inear resistor which has the ability to remember ．This paper analyzed memristor’s circuit characteristics ，And its application foreground in all aspects of future are discussed ． Keywords ： Meristor ；memri stor’s circuit characteristics ；prospect 1 引言 2008年，Strokov [1]等成功实现了电路世界中的第四种基本无源二端电路元件----记忆电阻器，简称忆阻器(meristor)，证实了美国加州大学伯克利分校的华裔科学家蔡绍棠[2]于1971 年提出的忆阻器元件概念和1976年建立的忆阻器件与系统理论。 忆阻器是一种有记忆功能的非线性电阻，通过控制流过忆阻器的电流，可以改变其阻值。忆阻器被认为是除电阻、电感、电容外的第四种基本电路元件，是一种有记忆功能的非线性电阻。目前，忆阻器原理及其应用是国际电路学研究的热点和前沿问题之一。忆阻器的出现将可能从根本上改变传统电路格局，“具有引发电路革命的潜质”。 2 忆阻器的电路学特性 2.1忆阻器存在的对称性依据 忆阻器的发展经历了两个主要阶段，其中概念的提出与理论探索阶段是忆阻器发展的理论基础。这一阶段的发展经历了存在性预测、实验室有源模型搭建、理论电路特性、新奇应用的构想等主要步骤，之间环环相扣，前面的研究作为后面的基础。蔡绍棠在电路变量对称性得到了忆阻器存在的依据，为后续理论上的研究打下基础。 如图1所示，五种已知电路变量关系中，由法拉第电磁感应定律及楞次定律得到的关系 ()()t q t i d ττ-∞=? (1) ()()t t d ?νττ-∞ =? (2) 上述两式分别表示电荷()q t 是电流关于时间的积分，磁通量()t ?是电压关于时间的积分。其余三种关系是已知电路基本元件的定义式，即理想电阻、电容、电感分别满足 d Rdi ν= (3) dq Cd ν= (4) d Ldi ?= (5) 电流 电荷电压 磁通量 电阻 未知 电容 电感dt ??dt ??
3D忆阻器混合芯片面世 实现人工神经网络
3D 忆阻器混合芯片面世实现人工神经网络 在加利福尼亚大学伯克利分校举行的一次研讨会上，惠普实验室向我们展 示了首个三维忆阻器混合芯片。忆阻器技术在惠普实验室诞生以来取得了长足 的发展。 该忆阻器及忆阻系统研讨会是由加利福尼亚大学，美国半导体行业协会和美 国国家科学基金会共同举办。会上惠普实验室(位于加州的PaloAlto)提供了该 芯片原型的设计细节：该芯片是惠普实验室的研究人员QiangfeiXia 通过在一 块CMOS 逻辑芯片表面上堆叠忆阻器交叉开关矩阵记忆单元完成的。 惠普实验室的研究员，同时也是忆阻系统记忆技术发明者StanWilliams 表示：Xia 利用压印光刻技术将一个忆阻器交叉开关矩阵堆叠到一块CMOS 逻辑电路上，从而构建了一个晶体管和忆阻器的集成混合电路。Williams 和惠普的同 事GregSnider 早些时候就曾经提出通过将忆阻器交叉开关矩阵置于CMOS 晶 体管的上面来实现FPGA 中的配置位。 忆阻器交叉开关矩阵架构包括两个垂直的金属线阵列及该两个阵列之间的钛 氧化层。其中一个钛氧化层掺杂氧空位(oxygenvacancies)，使其成为一种半导体物质。相邻的一层则不掺杂任何物质，保持原始状态，使其作为一种绝缘体。 同时对底层和顶层的交叉开关矩阵金属线施加一个特定的电压，使交叉开关 矩阵的交叉点保持在一个固定电压，氧空位就会从掺杂质的钛氧化层流动到不 含杂质的那一层，从而使其开始传导，打开记忆位开关。通过改变电流方向， 将氧空位转移到含杂质的那一层，相当于关上记忆位开关。 Williams 表示惠普实验室研发出的基于忆阻器的FPGA 充分证明一个CMOS 晶圆厂可以在三维空间上实现忆阻器和晶体管的集成电路。
忆阻器桥式突触结构神经网络的学习PPT
Memristor Bridge Synapse-Based Neural Network and Its Learning · Act as nonvolatile analog memories, they are programmable, and scalable to nano dimensions
简要介绍&基础铺垫
神经网络的硬件实现问题 · 神经网络中用到的的BP算法成功应用于语音/手写/脸部识别以及机器人控制等 · 神经网络的硬件实现的成功与否，取决于accuracy,chip area, processing speed三者的权衡。· 优点：比起软件实现的神经网络 1.更快的processing speed 2.对chip area的更有效利用 · 缺点：1.limited accuracy due to spatial nonuniformity(空间的不均匀性) and nonideal responses 2.nonvolatile weight storage(非易失性存储)
硬件实现主要的两个困难 1.材料上的困难： In analog hardware implementations, the weights are usually stored in resistors, capacitors, and floating gate transistors(浮栅晶体管) Floating gate transistors has been used successfully as synapses(突触) in conjunction with analog multipliers, but it suffers from high nonlinearity(非线性) in synaptic weightings. 2.学习算法上的困难： 与BP算法的software实现相比，BP算法的hardware实现较为困难，并且这些困难会因电子元件的imperfections and mismatch而加剧。 注：BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。
人工神经网络原理及实际应用
人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；
轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。
人工神经网络的发展及应用
人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们
人工神经网络的发展及应用
人工神经网络的发展及应用 西安邮电学院电信系樊宏西北电力设计院王勇日期：2005 1-21 1 人工神经网络的发展 1．1 人工神经网络基本理论 1．1．1 神经生物学基础生物神经系统可以简略地认为是以神经元为信号的处理单元，通过广泛的突触联系形成的信息处理集团，其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞，即神经元(neuron) 。 (1)神经元具有信号的输人、整合、输出三种主要功能作用行为，结构如图1 所示： (2)突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站，它构成各神经元之间广泛的联接。 (3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物，其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1．1．2 建模方法神经元的数量早在胎儿时期就已固定，后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系，这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法：①神经生物学模型方法，即根据微观神经生物学知识的积累，把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚，在此基础上建立脑功能模型；②神 经计算模型方法，即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性，然后冉与真实对象作比较（仿真处理方法）。1．1．3 概
念人工神经网络用物理町实现系统采模仿人脑神经系统的结构和功能，是一门新兴的前沿交义学科，其概念以T．Kohonen．Pr 的论述 最具代表性：人工神经网络就是由简单的处理单元（通常为适应性神经元，模型见图2）组成的并行互联网络，它的组织能够模拟生物神 经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1．2 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究始于40 年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的较为曲折的道路。1943 年，心理学家W．S．Mcculloch 和数理逻辑学家W．Pitts 提出了M—P 模型， 这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949 年，心理学家D. O. Hebb提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年，计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络。1969 年，美国著名人工智能学者M．Minsky 和S．Papert 编写了影响很大的Perceptron 一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知能也不过如此，在这之后近10 年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。美国生物物理学家J．J．Hopfield 于1982年、1984 年在美国科学院院刊发表的两篇文章，有力地推动了神经网络的研究，引起了研究神经网络的
忆阻元件
太原科技大学研究生院 忆阻器应用于模糊控制的前景与展望 王元友 （太原科技大学研究生院，山西太原030024） 摘要：忆阻器理论的建立为电子电路设计带来了新的发展空间，而它的存在得到了证实，将为整个社会的科技进步谱写新的篇章。将对模糊控制领域的研究进程起到巨大的推动作用，本文介绍了忆阻器的主要特性和优势，以及展望了忆阻器在模糊控制理论中的一些应用以及发展前景。 关键词：忆阻器；模糊控制理论；电路设计；科技进步 Abstract:The establishment of the theory of meristor resistance have brings new development space for electronic circuit design,and they are confirmed, will advance of science and technology of the whole society to write a new chapter. Will of fuzzy control of research in the field of play a great role in promoting process, this paper introduces the main characteristics of yi resistance and advantages, and prospects the memories in the resistance fuzzy control theory of some of the application and development prospect. Keywords: Meristor; The fuzzy control theory; Circuit design; The progress of science and technology 中图分类号TU9 文献标识码B 0 引言 2008 年，Strokov等成功实现了电路世界中的第四种基本无源二端电路元件———记忆电阻器，简称忆阻器(meristor)，证实了美国加州大学伯克利分校的华裔科学家蔡少棠于1971 年提出的忆阻器元件概念和1976 年建立的忆阻器件与系统理论。忆阻器是一种有记忆功能的非线性电阻，通过控制流过忆阻器的电流，可以改变其阻值。如果把高阻值定义为“1”，低阻值定义为“0”，则这种电阻就可以实现存储数据的功能。 1.忆阻器的特性与新进展 上世纪70年代忆阻器作为一种电子元器件理论被提出。由于具体实物证明的稀缺而进展缓慢。2008年惠普实验室宣布成功制造出忆阻器，证明了忆阻器的存在，引起广泛的关注。 1.1忆阻器的特性 忆阻器具有以下特点： l)由于忆阻器是连续器件，因而存储的精度是无限的； 2)由于忆阻器在使用过程中其内部的结构发生变化，因而具有电不易失性； 3)由于忆阻器是基础元器件，可以方便的将忆阻器设计在电路中，获得混合型的电路，便于使用； 4)随着忆阻器内部变量变化方式的不同，可以实现数字与模拟两种状态。 2008年Nature发表了专题评述—“The Missing memeristor Found”。对Leon Chua教授所提出的“忆阻元件’捌的存在予以了明确证明。论文指出，根据对称性原理，目前存在的三种基本电子元件(电阻、电容、电感)并不能完全涵盖电流、电压、电量以及磁场之间的关系，必须补充上一个忆阻元件(Memeristor：memory resistor)才能使其对称性完备。忆阻值的变化与元件中电荷的迁移与重新分布有关。只有在电荷流为线性条件下，忆阻与电阻才是等价的。忆阻器是建立在电荷q与磁链 的基础之上的。
人工神经网络题库
人工神经网络 系别：计算机工程系 班级： 1120543 班 学号： 13 号 姓名： 日期：2014年10月23日
人工神经网络 摘要：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。 关键词：神经元；神经网络；人工神经网络；智能； 引言 人工神经网络的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method ）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 一、人工神经网络的基本原理 1-1神经细胞以及人工神经元的组成 神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。 从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。 这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。 图1-1简单神经元网络及其简化结构图 （1）细胞体 （2）树突 （3）轴突 （4）突触
人工神经网络及其应用实例_毕业论文
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。
离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6
每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、
忆阻器综述
国内发展状况 忆阻器的理论是于1971年由美国华裔科学家蔡少堂提出，并且在2008年被HP公司发现。虽说有关忆阻器的发言权在西方国家，但是无论是最新理论创新方面还是忆阻器应用方面，我国在这方面的研究并不比他们落后多少。 早在上世纪九十年代（1991年），我国对气体放电灯的电压电流特性进行了深刻的研究，发现了气体放电灯的一些新性质，最后指出气体放电灯属于一种流控忆阻器，其特性不能用电路中的三个传统的基本元件来描述。同时，它们对气 体放电灯的一些忆阻特性进行了大篇幅的分析探讨[1]。在1995年，他们又在原来的基础上发表了论文[2]，这篇论文主要研究气体放电灯在音频段至射频段的电 压电流函数。他们采用了新型电子仪器设备，对气体放电灯在该频段的动态特性进行了实验测试，得到了一些新的实验结果，并且进一步说明了气体放电灯的流控忆阻器特性。借助于大量的实验，它们在音频段至射频段给出了气体放电灯的八组电压电流波形，波形显示，其形状如同一个分布在一三象限的八字形蝴蝶结，与惠普实验室的实验结果吻合的很好，这一发现比惠普实验室早了十多年，但是当时的科技发言权不再中国，使得我国的这一发现至今仍然鲜为人知。 2008年9月，我国清华大学校友陈怡然等人发表论文[3]，主要给出了基于 纳米电子自旋效应的三种电子自旋忆阻器，属于世界领先水平。电子自旋是原子中普遍存在的现象。这篇论文根据纳米电子自旋产生的磁性效应，给出了三种电子自旋忆阻器，这三种忆阻器的原理不同于惠普实验室的二氧化钛双极开关模型，这种新型电子自旋忆阻器可以在从皮秒量级到微秒量级等不同的速率下进行电阻值的转换，以满足不同应用的需要，相信在不久的将来，这种忆阻器将会得到广泛的应用。 国外发展状况 早在1995年，惠普实验室接到了科研上层的任务，即：研究纳米级的电子器件。经过多年的研究与实验，在2006年就发现了用二氧化钛组成的忆阻器，并且在2008年第一个发表相关论文，同年5月份，惠普公司用两端纳米级电阻开关点阵器件实现了人工神经网络。 2008年6月1日，美国波士顿George Mason University研究生Victor Erokhin 和M.P.Fontana研制了一个聚合体忆阻器[4] 2008年7月15日，惠普实验室高级科研者Stanley Williams等人发表论 文[5]，主要讲到了纳米级金属/氧化物/金属开关的忆阻特性，揭示了它属于一个 双极开关，以及它的忆阻器开关特性与机制。 2008年8月26日，韩国三星公司在他们所研制的双层氧化物器件中发现了电流记忆特性，并且表明它也属于一种忆阻器，这个忆阻器的工作机理也与惠普实验室的有所不同。 2008年11月底，美国加州大学伯克利分校，美国半导体行业协会和美国国家科学基金会共同举办了忆阻器及忆阻系统研讨会，惠普实验室在会上展示了忆阻器的最新进展———世界首个3D忆阻器混合芯片。 2009年1月，Massimiliano Di Ventra,Yuriy V.Pershin,Leon O. Chua
忆阻多层神经网络的设计及其应用
忆阻多层神经网络的设计及其应用 人工神经网络理论发展至今,已经日趋成熟,其硬件上的实现有望构成非冯·诺伊曼结构的计算机系统。由于晶体管工艺的局限性,传统计算机系统中基于晶体管的集成电路体积已经缩小到了极限,很难再继续满足摩尔定律。用新型材料的电路设备取代晶体管已成为了研究热点。忆阻作为最有希望取代晶体管的新型设备之一,具有许多优良的性质,比如非易失性、高集成度、低功耗、良好的可扩展性等,被用于研发新型的存储器和神经计算系统。忆阻单层神经网络在芯片上的实现有望彻底改变计算机处理信息的方式,构建非冯·诺依曼计算机系统。而忆阻多层神经网络的设计仍然是一个难题,其应用前景十分广泛,可用于逻辑运算、图像处理、模式识别等领域。本论文首先根据某一特定材料制成的忆阻设备的测试结果,即忆阻真实设备两端施加正弦信号时电压电流变化的Ⅰ-Ⅴ曲线以及忆阻阻值在正负不同电压下随时间的变化曲线,以行为级建模为主,通过参数拟合的方式逼近忆阻真实设备所表现出来的特性。更进一步地,通过对相关模型参数的测试与优化,增加模型的兼容性使之可以模拟更多不同材料特性的忆阻设备。对单忆阻神经突触进行研究,用一个忆阻通过与固定的电阻连接到反相器,实现具有正负权值的神经突触。利用忆阻能通过控制所施加的脉冲数量来连续调整忆阻阻值的特性,突触权值由一个忆阻神经突触来表示并保存,在对突触权值调整过程中考虑到每一步的误差因素,构建对噪声容忍度高的忆阻神经网络电路。将对能用电路实现的忆阻神经网络算法进行研究,其中可以采用的算法有反
向传播(BP)算法、赢者通吃算法、随机调整算法等。根据不同的算法可以搭建不同的忆阻神经网络电路。根据具体电路设计基于忆阻的神经网络学习训练算法,使忆阻神经网络可以在硬件上实现相应的逻辑运算和模式识别功能。本文从四个方面对基于忆阻的多层神经网络的设计和应用进行了较深入的研究,主要的创新工作及研究成果如 下:(1)根据最新的忆阻真实设备的测试数据,建立一种新型的更加符合忆阻本质特性的忆阻数学模型和电路模型,该模型可以模拟多种不同材料的真实忆阻器设备;(2)充分利用忆阻的记忆特性和内在阻值 随施加电压变化而改变的特性,设计新型的忆阻神经元突触,该突触 电路体积更小、功耗更低、不受漏电流影响、能持续多次正确调整权值;(3)利用忆阻的非易失性、纳米级尺寸、以及功耗低等特性,设计一种新型的具有容错性好、稳定性强等优点的忆阻多层神经网络电路;(4)根据具体突触电路,设计新型的基于忆阻多层神经网络的算法,为忆阻多层神经网络的应用打下基础。将稳定的能够容忍噪声的忆阻多层神经网络应用到逻辑运算和模式识别功能中,在考虑误差因素的忆阻神经网络中实现学习训练功能,正确的完成相应的逻辑运算和模式识别功能,且设计的忆阻神经网络学习训练速度更快、误差更小、噪声容忍性更好。本文的研究成果可以为硬件实现更大规模的忆阻多层神经网络电路奠定基础,实现更加复杂更加具有实践意义的功能, 比如图像识别中的人脸识别功能。将机器学习和深度学习最近的算法理论应用到忆阻神经网络的硬件中去,实现计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域的相关功能。
【CN110378193A】基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910371017.0 (22)申请日 2019.05.06 (71)申请人 南京邮电大学 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范 马路66号 (72)发明人 周律洋 李岳峰 陆立群 施明旻 童祎 (74)专利代理机构 南京苏科专利代理有限责任 公司 32102 代理人 姚姣阳 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/063(2006.01) (54)发明名称基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法(57)摘要一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，包括如下步骤，步骤S1、输入原始图片，通过输入信号预处理电路对原始图片进行预处理，并将原始图片的的色彩信息按照忆阻器阵列规定信号源格式进行编码；步骤S2、忆阻器神经元卷积网络将编码好的信息按照训练好的神经网络进行卷积运算，获取期望值；步骤S3、期望值比对判断电路将忆阻器神经元卷积网络获取的期望值绘制成相和度曲线，并与其数据库中已有的数据曲线进行比对，获取识别结果。本发明可用于常规羊毛羊绒真假性检测及羊绒羊毛制品的成分分析。可解决人工视觉检测耗费时间长、准确率波动大的问题；同时，对于神经网络计算，忆阻器得益于其构造和计算方式，可以得出更加精确、分离间隔更小的卷积计算结果，极大的提高 了识别的准确性。权利要求书1页 说明书3页 附图2页CN 110378193 A 2019.10.25 C N 110378193 A
权 利 要 求 书1/1页CN 110378193 A 1.一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，其特征在于，包括如下步骤， 步骤S1、输入原始图片，通过输入信号预处理电路对原始图片进行预处理，并将原始图片的的色彩信息按照忆阻器阵列规定信号源格式进行编码； 步骤S2、忆阻器神经元卷积网络将编码好的信息按照训练好的神经网络进行卷积运算，获取期望值； 步骤S3、期望值比对判断电路将忆阻器神经元卷积网络获取的期望值绘制成相和度曲线，并与其数据库中已有的数据曲线进行比对，获取识别结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述输入信号预处理电路对原始图片的信息进行二值化处理，包括色彩的灰度处理和边缘特征的提取，提取原始图片的特征值并描绘出其轮廓线条特征，再将原始图片的的色彩信息分割成符合忆阻器阵列分辨率的图像，并传输至所述忆阻器神经元卷积网络中。 3.根据权利要求1所述的一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，其特征在于，所述忆阻器神经元卷积网络中，忆阻器的每一个crossbar会通过第一次加电设置自身的阻值，并被固化，当编码好的信息被送达时，编码好的信息信号会被叠加在设置电压之上，造成crossbar的阻值变化，根据权值生成数据阵列，再通过对输出电流或电荷检测获取运算结果。 4.根据权利要求1所述的一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，当忆阻器神经元卷积网络的卷积计算值被输出后，可以获取一系列像素块加权后的平均值，通过求和运算电路将平均值转化为概率分布曲线，通过曲线中各色位值的占比进行比较，从而进行识别。 2
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一
种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型
《人工神经网络的发展及其应用》
人工神经网络及其应用 摘要：神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍关于人工神经网络的基本包括它的背景，发展，发展前景。 关键词：神经网络，发展，背景。 1 人工神经网络产生的背景 自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。 2 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究始于40年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的远为曲折的道路。 1943年，心理学家W.S.Mcculloch和数理逻辑学家W.Pitts 提出了M—P模型，这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949年，心理学家D.O.Hebb提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年，计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络，第一次把神经网络研究付诸工程实现。由于可应用于模式识别，联想记忆等方面，当时有上百家实验室投入此项研究，美国军方甚至认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要而给予巨额资助，并在声纳信号识别等领域取得一定成绩。1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自适应线性单元，它可用于自适应滤波、预测和模式识别。至此，人工神经网络的研究工作进入了第一个高潮。 1969年，美国著名人工智能学者M.Minsky和S.Papert编写了影响很大的Perceptron一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知机能力也不过如此，他们的分析恰似一瓢冷水，很多学者感到前途渺茫而纷纷改行，原先参与研究的实验室纷纷退出，在这之后近10年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。这期间，芬兰学者T.Kohonen 提出了自组织映射理论，反映了大脑神经细胞的自组织特性、记忆方式以及神经细胞兴奋刺激的规律；美国学者S.A.Grossberg的自适应共振理论（ART ）；日本学者K.Fukushima提出了认知机模型；ShunIchimari则致力于神经网络
忆阻器应用
突触的本质是一个两端器件，与忆阻器有惊人的相似之处，忆阻器的电导可以通过控制流过它的电荷和电流来改变。Jo等人描述了突触功能在纳米硅基忆阻器中的实现，特别是，他们证实了激励时间依赖的可塑性（STDP，一个重要的突触修饰竞争学习规则），可以在包含CMOS神经元和忆阻器突触的突触/神经元混合电路中实现。 Pershin等人利用忆阻器神经元模型的概念进行进一步的研究，其中忆阻器被用来模拟变形虫的学习行为。Pershin等人使变形虫经受温度的变化，发现变形虫会降低其在温度降低过程中的运动。接着，他们应用一个周期性的温度变化，其特征在于先将温度降低，然后返回正常状态。可以观察到，变形虫会学习温度变化时的频率，并且温度变化一旦停止，变形虫会在预期的降低温度下继续减缓其移动。一个简单的忆阻器电路可以用来建立变形虫学习行为的模型。在这种情况下，改变电压用来模拟温度的变化。有趣的是，实验表明如果温度变化不是周期性的，而是以某种方式被中断，变形虫（以基于忆阻器电路模型的变形虫）在刺激一旦停止的情况下不会预期到这种变化。 研究人员采用忆阻器“仿真器”建立了一个神经网络。仿真器包含数字电位器、模拟/数字(A/D)转换器和一个可编程的微控制器，以提供忆阻器的I-V特性。神经网络被用来描述联想学习，它包含三个神经元，每一个都可用来作为食物的视景、声音和流涎。这样设计，是为了刺激视觉神经元能够导致流涎神经元的激发。最初，刺激声觉神经元没有导致唾液分泌。本研究的目的是培养基于忆阻器电路，以便声音可以与食物的视觉联系并因此触发流涎神经元。这个结果表明这确实是可能的，很像Pavlov的狗，在电路调试之后，当声觉神经被刺激时，流涎神经元也被激发，从而证明了采用一个非常简单的忆阻器为基础的电路的联想学习功能。 3.电路器件设计 忆阻器以其独特的记忆性能和电路特性，在电路器件设计方面给人们提供了新的思路。如依赖其记忆性能的高密度非易失性存储器，基于忆阻器电学性能的参考接收机、调幅器。由于具有电阻转换功能，忆阻器也可能被用来制作多路信号分离器和复用器]。网状结构的忆阻器与互补金属氧化物（CMOS)的复合集成电路，即使在高缺陷度的情况下仍能够实现可重构逻辑功能，这将促成新型的晶体管-忆阻器复合电路结构的实现。此外，忆阻器也可用于组成具自降级、对内部变化自愈、高容错率等功能的适应性可重现网络。 3.4生物记忆行为仿真 对生物记忆行为的电路仿真，是忆阻器另一个极具吸引力的用途。忆阻器参与组成的电路己被Pershin等用于对多头绒泡菌对环境刺激学习行为的电路仿真，他们成功地用电路对外加激励的电学响应模仿了生物对外界环境刺激的响应行为。因为具有与神经系统中神经键行为类似，忆阻器可以用于对大脑部分功能的模仿，由它和晶体管、纳米线等组成的系统将在桥梁道路的实时监控系统得到应用。可以相信，此类结构在对生物记忆、学习行为的电路仿真中将发挥更加重要的作用。