基于多态忆阻的新型前馈神经网络仿真电路.pdf

本文主要探讨了一种基于多态忆阻器的新型前馈神经网络仿真电路设计。忆阻器，作为一种非易失性存储元件，近年来在神经网络硬件实现领域受到广泛关注，因其能够模拟生物神经元的学习过程，即权重调整。文章指出，通过采用理想忆阻器和高性能MOS管模型，构建了1T1M（1个晶体管1个忆阻器）的权重结构单元，这为神经网络的模拟提供了物理基础。 在电路设计中，低功耗运算放大器和寄存器技术被巧妙地结合，以实现神经网络的核心运算——权值加和、偏置信号设置、分类和信号激活等功能。这种设计允许神经网络的层间传输正负浮点数信号，从而提高了神经网络的计算效率和精度。仿真结果证明，该电路模型能够通过高速信号处理提升前向人工神经网络的运行性能。 此外，文中提到，与传统神经网络硬件实现相比，该模型在保持相同网络结构的情况下，部分消除了忆阻阵列中的漏电流问题，这有助于减少能量损耗并提高系统稳定性。同时，它还有效地节省了硬件资源，降低了成本，这对于实现大规模神经网络的硬件部署具有重要意义。 总结来说，这篇研究展示了多态忆阻器在神经网络硬件实现上的潜力，通过创新的电路设计优化了神经网络的运算性能，并在节能和资源利用上取得了进步。这种基于忆阻器的前馈神经网络仿真电路为未来深度学习和机器学习硬件加速提供了一条可能的道路，对于推动AI硬件的发展具有积极的促进作用。关键词涵盖了忆阻器、神经网络、1T1M结构以及性能优化，体现了该研究的核心内容和技术焦点。