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《TFC'19第十五届全国薄膜技术学术研讨会摘要集》2019年
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忆阻类脑器件及其神经形态运算

杨蕊  黄鹤鸣  寺部一弥  郭新  
【摘要】:模拟大脑信息处理和存储的特点,构建人工神经网络计算机,研发类脑智能芯片,是中国脑计划(2016-2030)的重要组成部分。传统上,人工神经网络的实现途径主要有两种:一种是软件仿真的方法,近年来软件人工神经网络取得了与世瞩目的发展,同时不容忽视的是这种方法面临着能耗和数据吞吐量巨大的挑战。另一种是采用传统的CMOS器件构建专用电路去对应神经元和突触的功能,然而模拟一个突触就需要十几个三极管,其电路复杂大规模集成极具挑战性。因此,亟待开发本质上具有仿大脑学习记忆功能的紧凑纳米类脑器件,忆阻器就是其中最有前途的器件之一。忆阻器以其简单的三明治结构和与生物突触神经元相似的电学行为,成为构建硬件神经形态运算系统的新型纳米器件。在本报告中,我们通过忆阻材料缺陷控制和器件界面设计,实现了忆阻器阻变动态特性的调控,成功模拟了多种复杂多时程的突触可塑性,包括高级可塑性[1],三脉冲时序相关的可塑性[2]和Bienenstock, Cooper and Munro(BCM)学习法则[3]等。同时,采用两种时间特性不同的忆阻器,设计了具有漏电-整合-发放功能的(Leaky-Integrate-Fire,LIF)LIF神经元[2]和既具有信息整合功能又具有类生物脉冲的发放功能的HodgkinHuxley神经元[4]。
【作者单位】:华中科技大学材料学院 日本物质材料研究机构
【分类号】:TP183;TN60;R318

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