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...
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号有更好的选择性。
基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用 忆阻器是具有记忆和类突触特性的非线性电路元件,将忆阻器与STDP学习规则相结合,提出了基于STDP学习规则的忆阻神经网络,并将它应用于二值图像的叠加和灰度图像的存储与... 王丽丹,段美涛,段书凯 - 《电子科技大学学报》 被引量: 17发表: 2013年 ...
构建的神经回路模型可有效地将光照强度信息转化为发放时序频率信息,且表现出生物视网膜的信息结构特性;STDP学习规则的引入使得外侧膝状体核层接收了相应的刺激模式并学习记忆了这种模式,且ON通路和OFF通路表现出学习独立性;STDP学习规则可以对交替出现的图形刺激,在突触权重的空间分布上进行叠加,且重叠部分的学习效果更加...
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...
由此, 完成了生物突触多样化STDP学习规则的模拟, 解决了突触电路研究中模拟种类单一、输入条件苛刻等问题, 有望运用于未来神经形态芯片的研制中.关键词 忆阻器, 突触电路, 脉冲时间依赖可塑性, 学习规则, 神经形态芯片1 引言随着大数据时代的到来, 数据信息处理量及计算复杂度急剧增加, 传统计算机的冯诺依曼构架体系正...
本发明涉及一种基于忆阻器实现多样化STDP学习规则的突触仿生电路,包括增强模块、抑制模块及忆阻突触模块,增强模块、抑制模块各包括两个输入端及一个输出端,两个输入端用于接收前神经元信号pre及后神经元信号post,输出端均与忆阻突触模块连接;当前神经元信号pre先于后神经元信号post到达时,增强模块工作,抑制模块停止运行,...
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。