一种基于忆阻特性的监督神经网络算法及电路设计

作     者：汤知日 朱若华 常胜 Tang Zhiri;Zhu Ruohua;Chang Sheng

作者机构：武汉大学物理科学与技术学院湖北武汉430072 

基　　金：国家自然科学基金(61874079 61574102) 武汉市应用基础前沿项目(2018010401011289) 武汉大学人才计划(珞珈青年学者) 

出 版 物：《电子技术应用》 (Application of Electronic Technique)

年 卷 期：2019年第45卷第4期

页      码：19-22,28页

摘      要：针对如何将忆阻器融入人工神经网络算法并进行硬件实现的问题,提出了一种在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)平台上实现的基于忆阻特性的监督神经网络算法。该设计以忆阻器模块作为神经网络中的权值存储模块,构建误差反馈机制的监督学习。将该忆阻神经网络电路应用于图像分类问题,并进行了资源占用和处理速度的优化。实验结果表明其分类结果良好,在Cyclone Ⅱ:EP2C70F896I8平台上,整体网络算法占用11 773个逻辑单元(LEs),训练耗时0. 33 ms,图像的测试耗时10μs。这一工作对忆阻器和神经网络的结合提出了一个有益的参考。

主 题 词：忆阻器 监督神经网络 现场可编程逻辑门阵列 图像分类 资源占用 处理速度 

学科分类：080903[080903] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0809[工学-计算机类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16157/j.issn.0258-7998.190018

馆 藏 号：203607326...