STDP(Spike-Timing Dependent Plasticity)是一种理论模型,它允许基于神经元脉冲的相对时间来修改它们之间连接的强度。与Hebbian学习规则不同,STDP考虑了前突触和后突触脉冲的精确时间。STDP建议,如果前突触神经元在后突触神经元之前脉冲,它们之间的连接应该被加强;反之,则应该被削弱。STDP在多种生物系统中被观察到,并在...
该方法制备得到的忆阻器具有长时和短时两个状态变量,长期稳定性好,利用短时变量实现了三脉冲STDP,并探究了不同电阻态下STDP学习规则的变化。基于器件构建模型,仿真模拟了LIF模型中的空间和时间整合,通过LIF电路发出的脉冲基于三脉冲STDP调控人工突触权重。 【图文导读】 图1 Pt/STO/Nb-STO二阶忆阻器的阻变性能 (a...
本发明涉及一种图像模式识别模拟与数字混合忆阻设备及制备,实现STDP学习规则和图像模式识别方法,包括底电极,顶电极,位于两电极之间的氧化钨薄膜组成的阻变功能层,该薄膜由磁控溅射生长;在小电压刺激下设备呈现模拟型阻变,在大电压下刺激下设备呈现数字型阻变,并且通过信号设计两种阻变行为都能实现STDP学习规则和图像模式...
脉冲时序依赖可塑性(Spiking-Timing-Dependent Plasticity, STDP)是调控突触权重的重要规则,突触接受前后神经元脉冲对的时序和间隔控制着权重变化的方向和强度,生物学更进一步的研究发现突触权重调控还受脉冲对前一个脉冲的抑制(三脉冲STDP),该现象可以联系STDP与其他规则(如脉冲频率依赖可塑性等),对高阶时空联系的模式信...
该方法制备得到的忆阻器具有长时和短时两个状态变量,长期稳定性好,利用短时变量实现了三脉冲STDP,并探究了不同电阻态下STDP学习规则的变化。基于器件构建模型,仿真模拟了LIF模型中的空间和时间整合,通过LIF电路发出的脉冲基于三脉冲STDP调控人工突触权重。
一种基于stdp学习规则的低功耗非对称性可调突触电路 技术领域 1.本发明属于集成电路设计领域,具体涉及一种基于stdp(spike-timing-dependent-plasticity)学习规则的低功耗非对称性可调突触电路。 背景技术: 2.在神经网络结构中,大量不同神经元的轴突末梢可以到达同一个神经元的树突并形成大量突触。突触作为神经元之间的连...
摘要 本发明请求保护一种基于STDP学习规则的突触电路,属于集成电路设计领域。该电路主要包括控制开关、信号衰减电路以及权重更新电路等。本发明采用分压器结构作为权重更新电路,通过改变分压器输入电压信号来更改突触权重电压值,其中突触权重电压存储在电容C3中。本突触电路整体结构呈上下对称,上半部分结构用于实现STDP(Spike...
本发明通过提供一种基于stdp学习规则的突触电路,突触信号衰减电路采用rc电路为实现stdp学习规则提供一个可调节的时间窗口,配合控制开关将变化的电压值传递给权重更新电路,控制开关由突触前和突触后神经元发射的脉冲信号控制,用于捕捉突触前和突触后神经元发射的脉冲信号之间的时间差,权重更新电路采用分压器结构将电压转换成...
本发明请求保护一种基于STDP学习规则的突触电路,属于集成电路设计领域。该电路主要包括控制开关、信号衰减电路以及权重更新电路等。本发明采用分压器结构作为权重更新电路,通过改变分压器输入电压信号来更改突触权重电压值,其中突触权重电压存储在电容C3中。本突触电路整体结构呈上下对称,上半部分结构用于实现STDP(Spike Timi...