您的位置: 专家智库 > >

田园

作品数:2 被引量:5H指数:1
供职机构:重庆大学计算机学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇突触
  • 2篇网络
  • 1篇电路
  • 1篇电路分析
  • 1篇神经网络学习
  • 1篇神经元电路
  • 1篇突触可塑性
  • 1篇拓扑
  • 1篇网络学习
  • 1篇脉冲神经网络
  • 1篇混合型
  • 1篇基因算法
  • 1篇SPICE仿...

机构

  • 2篇重庆大学

作者

  • 2篇葛均辉
  • 2篇李传东
  • 2篇田园
  • 1篇陈玲

传媒

  • 2篇重庆大学学报...

年份

  • 2篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
多种连接模型的忆阻神经网络学习
2014年
忆阻器以其独特的非易失性、天然的记忆功能以及纳米级尺寸,在人工神经网络、信号处理和模式识别等方面展现了巨大的应用前景。采用了基于STDP学习规则的忆阻神经网络,运用了网络自适应突变以及网络拓扑结构变化的基因算法,其中包括隐藏层神经元个数,连接权重以及神经网络突触模型的变化。比较了基于HP线性忆阻器模型,非线性忆阻器模型以及阈值模型这3种不同忆阻器模型的忆阻神经网络,并提出了学习效果更好的混合型忆阻神经网络。
李传东田园陈玲葛均辉
关键词:突触可塑性基因算法
脉冲神经网络的忆阻器突触联想学习电路分析被引量:5
2014年
忆阻器是具有动态特性的电阻,阻值可依赖于激励电压来变化,具有类似于生物神经突触连接强度的特性,可用来存储突触权值。在此基础上为实现忆阻器突触电路的学习功能,建立了"整合激发"型神经元SPICE仿真电路,修改了原始神经元电路结构,并对电路的脉冲信号产生过程进行了SPICE仿真。结合MOS管及忆阻器的特性重新设计了神经元突触电路结构,使突触电路更符合真实生物神经突触特征。在应用此设计的基础上,实现了2个神经元所构成神经网络之间类似于Hebbian学习的平均激发率学习规则。并且在基于多个神经元的神经网络的基础上完成了Pavlov实验,证明了此神经系统结构设计在联想学习方面的可用性。
李传东葛均辉田园
关键词:神经元电路SPICE仿真
共1页<1>
聚类工具0