基于Temporal rule的忆阻神经网络电路

摘要

忆阻器是一种动态特性的电阻,其阻值可以根据外场的变化而变化,并且在外场撤掉后能够保持原来的阻值,具有类似于生物神经突触连接强度的特性,可以用来存储突触权值.在此基础上,为了实现基于Temporal rule对IRIS数据集识别学习的功能,建立了以桥式忆阻器为突触的神经网络SPICE仿真电路.采用单个脉冲的编码方式,脉冲的时刻代表着数据信息,该神经网络电路由48个脉冲输入端口、144个突触、3个输出端口组成.基于Temporal rule学习规则对突触的权值修改,通过仿真该神经网络电路对IRIS数据集的分类正确率最高能达到93.33％,表明了此神经系统结构设计在类脑脉冲神经网络中的可用性.