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基于多态忆阻的新型前馈神经网络仿真电路

A Current-Type Feedforward Neural Network Circuit Based on Multi-Resistance Memristor Devices

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基于多阻态忆阻器,提出了一种神经网络电路仿真实现方法.该方法采用理想忆阻器和高性能MOS管模型构建1T1M(1 Transistor 1 Memristor)的权重结构单元,结合低功耗运放和寄存器技术,设计了一种神经网络运算电路.该神经网络电路的层与层之间可以传递正负浮点数信号,实现对应的权值加和、偏置信号设置、分类以及信号激活功能.仿真实验同上位机对比的结果表明,该模型通过高速信号处理能力提升前向人工神经网络的运行性能.此外,在实现相同神经网络结构的情况下,不仅一定程度上避免了忆阻阵列中存在的漏电流现象,还有效节省了硬件资源.

丁倩雯、张粮、洪聪、张子恒、肖建

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无锡科技职业学院电子技术学院,江苏无锡204028

南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院,江苏南京210023

忆阻器 神经网络 1T1M 性能

2020

10.3969/j.issn.1005-9490.2020.06.011

电子器件
东南大学

电子器件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.569
ISSN：1005-9490
年,卷(期)：2020.43(6)
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