忆阻多层神经网络的设计及其应用

忆阻多层神经网络的设计及其应用

人工神经网络理论发展至今,已经日趋成熟,其硬件上的实现有望构成非冯·诺伊曼结构的计算机系统。由于晶体管工艺的局限性,传统计算机系统中基于晶体管的集成电路体积已经缩小到了极限,很难再继续满足摩尔定律。用新型材料的电路设备取代晶体管已成为了研究热点。忆阻作为最有希望取代晶体管的新型设备之一,具有许多优良的性质,比如非易失性、高集成度、低功耗、良好的可扩展性等,被用于研发新型的存储器和神经计算系统。忆阻单层神经网络在芯片上的实现有望彻底改变计算机处理信息的方式,构建非冯·诺依曼计算机系统。而忆阻多层神经网络的设计仍然是一个难题,其应用前景十分广泛,可用于逻辑运算、图像处理、模式识别等领域。本论文首先根据某一特定材料制成的忆阻设备的测试结果,即忆阻真实设备两端施加正弦信号时电压电流变化的Ⅰ-Ⅴ曲线以及忆阻阻值在正负不同电压下随时间的变化曲线,以行为级建模为主,通过参数拟合的方式逼近忆阻真实设备所表现出来的特性。更进一步地,通过对相关模型参数的测试与优化,增加模型的兼容性使之可以模拟更多不同材料特性的忆阻设备。对单忆阻神经突触进行研究,用一个忆阻通过与固定的电阻连接到反相器,实现具有正负权值的神经突触。利用忆阻能通过控制所施加的脉冲数量来连续调整忆阻阻值的特性,突触权值由一个忆阻神经突触来表示并保存,在对突触权值调整过程中考虑到每一步的误差因素,构建对噪声容忍度高的忆阻神经网络电路。将对能用电路实现的忆阻神经网络算法进行研究,其中可以采用的算法有反

向传播(BP)算法、赢者通吃算法、随机调整算法等。根据不同的算法可以搭建不同的忆阻神经网络电路。根据具体电路设计基于忆阻的神经网络学习训练算法,使忆阻神经网络可以在硬件上实现相应的逻辑运算和模式识别功能。本文从四个方面对基于忆阻的多层神经网络的设计和应用进行了较深入的研究,主要的创新工作及研究成果如

下:(1)根据最新的忆阻真实设备的测试数据,建立一种新型的更加符合忆阻本质特性的忆阻数学模型和电路模型,该模型可以模拟多种不同材料的真实忆阻器设备;(2)充分利用忆阻的记忆特性和内在阻值

随施加电压变化而改变的特性,设计新型的忆阻神经元突触,该突触

电路体积更小、功耗更低、不受漏电流影响、能持续多次正确调整权值;(3)利用忆阻的非易失性、纳米级尺寸、以及功耗低等特性,设计一种新型的具有容错性好、稳定性强等优点的忆阻多层神经网络电路;(4)根据具体突触电路,设计新型的基于忆阻多层神经网络的算法,为忆阻多层神经网络的应用打下基础。将稳定的能够容忍噪声的忆阻多层神经网络应用到逻辑运算和模式识别功能中,在考虑误差因素的忆阻神经网络中实现学习训练功能,正确的完成相应的逻辑运算和模式识别功能,且设计的忆阻神经网络学习训练速度更快、误差更小、噪声容忍性更好。本文的研究成果可以为硬件实现更大规模的忆阻多层神经网络电路奠定基础,实现更加复杂更加具有实践意义的功能,

比如图像识别中的人脸识别功能。将机器学习和深度学习最近的算法理论应用到忆阻神经网络的硬件中去,实现计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域的相关功能。

递归神经网络

递归神经网络概述 一、引言 人工神经网络的发展历史己有60多年，是采用物理可实现的系统模仿人脑神经细胞的结构和功能，是在神经生理学和神经解剖学的基础上，利用电子技术、光学技术等模拟生物神经网络的结构和功能原理而发展起来的一门新兴的边缘交叉学科，(下面简称为神经网络，NeuralNetwork)。这些学科相互结合，相互渗透和相互推动。神经网络是当前科学理论研究的主要“热点”之一，它的发展对目前和未来的科学技术的发展将有重要的影响。神经网络的主要特征是：大规模的并行处理、分布式的信息存储、良好的自适应性、自组织性、以及很强的学习能力、联想能力和容错能力。神经网络在处理自然语言理解、图像识别、智能机器人控制等方面具有独到的优势。与冯·诺依曼计算机相比，神经网络更加接近人脑的信息处理模式。 自从20世纪80年代，Hopfield首次提出了利用能量函数的概念来研究一类具有固定权值的神经网络的稳定性并付诸电路实现以来，关于这类具有固定权值神经网络稳定性的定性研究得到大量的关注。由于神经网络的各种应用取决于神经网络的稳定特性，所以，关于神经网络的各种稳定性的定性研究就具有重要的理论和实际意义。递归神经网络具有较强的优化计算能力，是目前神经计算应用最为广泛的一类神经网络模型。 根据不同的划分标准，神经网络可划分成不同的种类。按连接方式来分主要有两种：前向神经网络和反馈(递归)神经网络。前向网络主要是函数映射，可用于模式识别和函数逼近。递归神经网络因为有反馈的存在，所以它是一个非线性动力系统，可用来实现联想记忆和求解优化等问题。由于神经网络的记亿信息都存储在连接权上，根据连接权的获取方式来划分，一般可分为有监督神经网络、无监督神经网络和固定权值神经网络。有监督学习是在网络训练往往要基于一定数量的训练样木。在学习和训练过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进行连接权值和阂值的调节。通常称期望输出为教师信号，是评价学习的标准。最典型的有监督学习算法是BP(BackProPagation)算法。对于无监督学习，无教师

忆阻器

无源电子器件忆阻器的特性分析及应用前景 摘要：忆阻器被认为是除电阻、电感、电容外的第四种基本电路元件，是一种有记忆功能的非线性电阻。本文分析了忆阻器电路学特性，并且展望了其在未来各方面的应用前景。 关键字：忆阻器；电路学特性；前景 Abstract ：Besides Resistors,Inductors and Capacitors ，which are three basic passive circuit elements ．Memristors are considered to be the fourth basic circuit element ．This element is a kind of non-1inear resistor which has the ability to remember ．This paper analyzed memristor’s circuit characteristics ，And its application foreground in all aspects of future are discussed ． Keywords ： Meristor ；memri stor’s circuit characteristics ；prospect 1 引言 2008年，Strokov [1]等成功实现了电路世界中的第四种基本无源二端电路元件----记忆电阻器，简称忆阻器(meristor)，证实了美国加州大学伯克利分校的华裔科学家蔡绍棠[2]于1971 年提出的忆阻器元件概念和1976年建立的忆阻器件与系统理论。 忆阻器是一种有记忆功能的非线性电阻，通过控制流过忆阻器的电流，可以改变其阻值。忆阻器被认为是除电阻、电感、电容外的第四种基本电路元件，是一种有记忆功能的非线性电阻。目前，忆阻器原理及其应用是国际电路学研究的热点和前沿问题之一。忆阻器的出现将可能从根本上改变传统电路格局，“具有引发电路革命的潜质”。 2 忆阻器的电路学特性 2.1忆阻器存在的对称性依据 忆阻器的发展经历了两个主要阶段，其中概念的提出与理论探索阶段是忆阻器发展的理论基础。这一阶段的发展经历了存在性预测、实验室有源模型搭建、理论电路特性、新奇应用的构想等主要步骤，之间环环相扣，前面的研究作为后面的基础。蔡绍棠在电路变量对称性得到了忆阻器存在的依据，为后续理论上的研究打下基础。 如图1所示，五种已知电路变量关系中，由法拉第电磁感应定律及楞次定律得到的关系 ()()t q t i d ττ-∞=? (1) ()()t t d ?νττ-∞ =? (2) 上述两式分别表示电荷()q t 是电流关于时间的积分，磁通量()t ?是电压关于时间的积分。其余三种关系是已知电路基本元件的定义式，即理想电阻、电容、电感分别满足 d Rdi ν= (3) dq Cd ν= (4) d Ldi ?= (5) 电流 电荷电压 磁通量 电阻 未知 电容 电感dt ??dt ??

3D忆阻器混合芯片面世 实现人工神经网络

3D 忆阻器混合芯片面世实现人工神经网络 在加利福尼亚大学伯克利分校举行的一次研讨会上，惠普实验室向我们展 示了首个三维忆阻器混合芯片。忆阻器技术在惠普实验室诞生以来取得了长足 的发展。 该忆阻器及忆阻系统研讨会是由加利福尼亚大学，美国半导体行业协会和美 国国家科学基金会共同举办。会上惠普实验室(位于加州的PaloAlto)提供了该 芯片原型的设计细节：该芯片是惠普实验室的研究人员QiangfeiXia 通过在一 块CMOS 逻辑芯片表面上堆叠忆阻器交叉开关矩阵记忆单元完成的。 惠普实验室的研究员，同时也是忆阻系统记忆技术发明者StanWilliams 表示：Xia 利用压印光刻技术将一个忆阻器交叉开关矩阵堆叠到一块CMOS 逻辑电路上，从而构建了一个晶体管和忆阻器的集成混合电路。Williams 和惠普的同 事GregSnider 早些时候就曾经提出通过将忆阻器交叉开关矩阵置于CMOS 晶 体管的上面来实现FPGA 中的配置位。 忆阻器交叉开关矩阵架构包括两个垂直的金属线阵列及该两个阵列之间的钛 氧化层。其中一个钛氧化层掺杂氧空位(oxygenvacancies)，使其成为一种半导体物质。相邻的一层则不掺杂任何物质，保持原始状态，使其作为一种绝缘体。 同时对底层和顶层的交叉开关矩阵金属线施加一个特定的电压，使交叉开关 矩阵的交叉点保持在一个固定电压，氧空位就会从掺杂质的钛氧化层流动到不 含杂质的那一层，从而使其开始传导，打开记忆位开关。通过改变电流方向， 将氧空位转移到含杂质的那一层，相当于关上记忆位开关。 Williams 表示惠普实验室研发出的基于忆阻器的FPGA 充分证明一个CMOS 晶圆厂可以在三维空间上实现忆阻器和晶体管的集成电路。

忆阻器桥式突触结构神经网络的学习PPT

Memristor Bridge Synapse-Based Neural Network and Its Learning · Act as nonvolatile analog memories, they are programmable, and scalable to nano dimensions

简要介绍&基础铺垫

神经网络的硬件实现问题 · 神经网络中用到的的BP算法成功应用于语音/手写/脸部识别以及机器人控制等 · 神经网络的硬件实现的成功与否，取决于accuracy,chip area, processing speed三者的权衡。· 优点：比起软件实现的神经网络 1.更快的processing speed 2.对chip area的更有效利用 · 缺点：1.limited accuracy due to spatial nonuniformity(空间的不均匀性) and nonideal responses 2.nonvolatile weight storage(非易失性存储)

硬件实现主要的两个困难 1.材料上的困难： In analog hardware implementations, the weights are usually stored in resistors, capacitors, and floating gate transistors(浮栅晶体管) Floating gate transistors has been used successfully as synapses(突触) in conjunction with analog multipliers, but it suffers from high nonlinearity(非线性) in synaptic weightings. 2.学习算法上的困难： 与BP算法的software实现相比，BP算法的hardware实现较为困难，并且这些困难会因电子元件的imperfections and mismatch而加剧。 注：BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。

一种递归神经网络在FPGA平台上的实现方案详解

一种递归神经网络在FPGA平台上的实现方案详解 近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，GPU，ASIC，FPGA都是解决庞大计算量的方案。本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的，并且将介绍一种递归神经网络（RNN）在FPGA平台上的实现方案。 揭开深度学习的面纱深度学习是机器学习的一个领域，都属于人工智能的范畴。深度学习主要研究的是人工神经网络的算法、理论、应用。自从2006年Hinton等人提出来之后，深度学习高速发展，在自然语言处理、图像处理、语音处理等领域都取得了非凡的成就，受到了巨大的关注。在互联网概念被人们普遍关注的时代，深度学习给人工智能带来的影响是巨大的，人们会为它隐含的巨大潜能以及广泛的应用价值感到不可思议。 事实上，人工智能是上世纪就提出来的概念。1957年，Rosenblatt提出了感知机模型（Perception），即两层的线性网络；1986年，Rumelhart等人提出了后向传播算法（Back PropagaTIon），用于三层的神经网络的训练，使得训练优化参数庞大的神经网络成为可能；1995年，Vapnik等人发明了支持向量机（Support Vector Machines），在分类问题中展现了其强大的能力。以上都是人工智能历史上比较有代表性的事件，然而受限于当时计算能力，AI总是在一段高光之后便要陷入灰暗时光——称为：“AI寒冬”。 然而，随着计算机硬件能力和存储能力的提升，加上庞大的数据集，现在正是人AI发展的最好时机。自Hinton提出DBN（深度置信网络）以来，人工智能就在不断的高速发展。在图像处理领域，CNN（卷积神经网络）发挥了不可替代的作用，在语音识别领域，RNN （递归神经网络）也表现的可圈可点。而科技巨头也在加紧自己的脚步，谷歌的领军人物是Hinton，其重头戏是Google brain，并且在去年还收购了利用AI在游戏中击败人类的DeepMind；Facebook的领军人物是Yann LeCun，另外还组建了Facebook的AI实验室，Deepface在人脸识别的准确率更达到了惊人的97.35%；而国内的巨头当属百度，在挖来了斯坦福大学教授Andrew Ng（Coursera的联合创始人）并成立了百度大脑项目之后，百

忆阻元件

太原科技大学研究生院 忆阻器应用于模糊控制的前景与展望 王元友 （太原科技大学研究生院，山西太原030024） 摘要：忆阻器理论的建立为电子电路设计带来了新的发展空间，而它的存在得到了证实，将为整个社会的科技进步谱写新的篇章。将对模糊控制领域的研究进程起到巨大的推动作用，本文介绍了忆阻器的主要特性和优势，以及展望了忆阻器在模糊控制理论中的一些应用以及发展前景。 关键词：忆阻器；模糊控制理论；电路设计；科技进步 Abstract:The establishment of the theory of meristor resistance have brings new development space for electronic circuit design,and they are confirmed, will advance of science and technology of the whole society to write a new chapter. Will of fuzzy control of research in the field of play a great role in promoting process, this paper introduces the main characteristics of yi resistance and advantages, and prospects the memories in the resistance fuzzy control theory of some of the application and development prospect. Keywords: Meristor; The fuzzy control theory; Circuit design; The progress of science and technology 中图分类号TU9 文献标识码B 0 引言 2008 年，Strokov等成功实现了电路世界中的第四种基本无源二端电路元件———记忆电阻器，简称忆阻器(meristor)，证实了美国加州大学伯克利分校的华裔科学家蔡少棠于1971 年提出的忆阻器元件概念和1976 年建立的忆阻器件与系统理论。忆阻器是一种有记忆功能的非线性电阻，通过控制流过忆阻器的电流，可以改变其阻值。如果把高阻值定义为“1”，低阻值定义为“0”，则这种电阻就可以实现存储数据的功能。 1.忆阻器的特性与新进展 上世纪70年代忆阻器作为一种电子元器件理论被提出。由于具体实物证明的稀缺而进展缓慢。2008年惠普实验室宣布成功制造出忆阻器，证明了忆阻器的存在，引起广泛的关注。 1.1忆阻器的特性 忆阻器具有以下特点： l)由于忆阻器是连续器件，因而存储的精度是无限的； 2)由于忆阻器在使用过程中其内部的结构发生变化，因而具有电不易失性； 3)由于忆阻器是基础元器件，可以方便的将忆阻器设计在电路中，获得混合型的电路，便于使用； 4)随着忆阻器内部变量变化方式的不同，可以实现数字与模拟两种状态。 2008年Nature发表了专题评述—“The Missing memeristor Found”。对Leon Chua教授所提出的“忆阻元件’捌的存在予以了明确证明。论文指出，根据对称性原理，目前存在的三种基本电子元件(电阻、电容、电感)并不能完全涵盖电流、电压、电量以及磁场之间的关系，必须补充上一个忆阻元件(Memeristor：memory resistor)才能使其对称性完备。忆阻值的变化与元件中电荷的迁移与重新分布有关。只有在电荷流为线性条件下，忆阻与电阻才是等价的。忆阻器是建立在电荷q与磁链 的基础之上的。

忆阻多层神经网络的设计及其应用

忆阻多层神经网络的设计及其应用 人工神经网络理论发展至今,已经日趋成熟,其硬件上的实现有望构成非冯·诺伊曼结构的计算机系统。由于晶体管工艺的局限性,传统计算机系统中基于晶体管的集成电路体积已经缩小到了极限,很难再继续满足摩尔定律。用新型材料的电路设备取代晶体管已成为了研究热点。忆阻作为最有希望取代晶体管的新型设备之一,具有许多优良的性质,比如非易失性、高集成度、低功耗、良好的可扩展性等,被用于研发新型的存储器和神经计算系统。忆阻单层神经网络在芯片上的实现有望彻底改变计算机处理信息的方式,构建非冯·诺依曼计算机系统。而忆阻多层神经网络的设计仍然是一个难题,其应用前景十分广泛,可用于逻辑运算、图像处理、模式识别等领域。本论文首先根据某一特定材料制成的忆阻设备的测试结果,即忆阻真实设备两端施加正弦信号时电压电流变化的Ⅰ-Ⅴ曲线以及忆阻阻值在正负不同电压下随时间的变化曲线,以行为级建模为主,通过参数拟合的方式逼近忆阻真实设备所表现出来的特性。更进一步地,通过对相关模型参数的测试与优化,增加模型的兼容性使之可以模拟更多不同材料特性的忆阻设备。对单忆阻神经突触进行研究,用一个忆阻通过与固定的电阻连接到反相器,实现具有正负权值的神经突触。利用忆阻能通过控制所施加的脉冲数量来连续调整忆阻阻值的特性,突触权值由一个忆阻神经突触来表示并保存,在对突触权值调整过程中考虑到每一步的误差因素,构建对噪声容忍度高的忆阻神经网络电路。将对能用电路实现的忆阻神经网络算法进行研究,其中可以采用的算法有反

向传播(BP)算法、赢者通吃算法、随机调整算法等。根据不同的算法可以搭建不同的忆阻神经网络电路。根据具体电路设计基于忆阻的神经网络学习训练算法,使忆阻神经网络可以在硬件上实现相应的逻辑运算和模式识别功能。本文从四个方面对基于忆阻的多层神经网络的设计和应用进行了较深入的研究,主要的创新工作及研究成果如 下:(1)根据最新的忆阻真实设备的测试数据,建立一种新型的更加符合忆阻本质特性的忆阻数学模型和电路模型,该模型可以模拟多种不同材料的真实忆阻器设备;(2)充分利用忆阻的记忆特性和内在阻值 随施加电压变化而改变的特性,设计新型的忆阻神经元突触,该突触 电路体积更小、功耗更低、不受漏电流影响、能持续多次正确调整权值;(3)利用忆阻的非易失性、纳米级尺寸、以及功耗低等特性,设计一种新型的具有容错性好、稳定性强等优点的忆阻多层神经网络电路;(4)根据具体突触电路,设计新型的基于忆阻多层神经网络的算法,为忆阻多层神经网络的应用打下基础。将稳定的能够容忍噪声的忆阻多层神经网络应用到逻辑运算和模式识别功能中,在考虑误差因素的忆阻神经网络中实现学习训练功能,正确的完成相应的逻辑运算和模式识别功能,且设计的忆阻神经网络学习训练速度更快、误差更小、噪声容忍性更好。本文的研究成果可以为硬件实现更大规模的忆阻多层神经网络电路奠定基础,实现更加复杂更加具有实践意义的功能, 比如图像识别中的人脸识别功能。将机器学习和深度学习最近的算法理论应用到忆阻神经网络的硬件中去,实现计算机视觉、语音识别、自然语言处理等其他领域的相关功能。

忆阻器综述

国内发展状况 忆阻器的理论是于1971年由美国华裔科学家蔡少堂提出，并且在2008年被HP公司发现。虽说有关忆阻器的发言权在西方国家，但是无论是最新理论创新方面还是忆阻器应用方面，我国在这方面的研究并不比他们落后多少。 早在上世纪九十年代（1991年），我国对气体放电灯的电压电流特性进行了深刻的研究，发现了气体放电灯的一些新性质，最后指出气体放电灯属于一种流控忆阻器，其特性不能用电路中的三个传统的基本元件来描述。同时，它们对气 体放电灯的一些忆阻特性进行了大篇幅的分析探讨[1]。在1995年，他们又在原来的基础上发表了论文[2]，这篇论文主要研究气体放电灯在音频段至射频段的电 压电流函数。他们采用了新型电子仪器设备，对气体放电灯在该频段的动态特性进行了实验测试，得到了一些新的实验结果，并且进一步说明了气体放电灯的流控忆阻器特性。借助于大量的实验，它们在音频段至射频段给出了气体放电灯的八组电压电流波形，波形显示，其形状如同一个分布在一三象限的八字形蝴蝶结，与惠普实验室的实验结果吻合的很好，这一发现比惠普实验室早了十多年，但是当时的科技发言权不再中国，使得我国的这一发现至今仍然鲜为人知。 2008年9月，我国清华大学校友陈怡然等人发表论文[3]，主要给出了基于 纳米电子自旋效应的三种电子自旋忆阻器，属于世界领先水平。电子自旋是原子中普遍存在的现象。这篇论文根据纳米电子自旋产生的磁性效应，给出了三种电子自旋忆阻器，这三种忆阻器的原理不同于惠普实验室的二氧化钛双极开关模型，这种新型电子自旋忆阻器可以在从皮秒量级到微秒量级等不同的速率下进行电阻值的转换，以满足不同应用的需要，相信在不久的将来，这种忆阻器将会得到广泛的应用。 国外发展状况 早在1995年，惠普实验室接到了科研上层的任务，即：研究纳米级的电子器件。经过多年的研究与实验，在2006年就发现了用二氧化钛组成的忆阻器，并且在2008年第一个发表相关论文，同年5月份，惠普公司用两端纳米级电阻开关点阵器件实现了人工神经网络。 2008年6月1日，美国波士顿George Mason University研究生Victor Erokhin 和M.P.Fontana研制了一个聚合体忆阻器[4] 2008年7月15日，惠普实验室高级科研者Stanley Williams等人发表论 文[5]，主要讲到了纳米级金属/氧化物/金属开关的忆阻特性，揭示了它属于一个 双极开关，以及它的忆阻器开关特性与机制。 2008年8月26日，韩国三星公司在他们所研制的双层氧化物器件中发现了电流记忆特性，并且表明它也属于一种忆阻器，这个忆阻器的工作机理也与惠普实验室的有所不同。 2008年11月底，美国加州大学伯克利分校，美国半导体行业协会和美国国家科学基金会共同举办了忆阻器及忆阻系统研讨会，惠普实验室在会上展示了忆阻器的最新进展———世界首个3D忆阻器混合芯片。 2009年1月，Massimiliano Di Ventra,Yuriy V.Pershin,Leon O. Chua

【CN110378193A】基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910371017.0 (22)申请日 2019.05.06 (71)申请人 南京邮电大学 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范 马路66号 (72)发明人 周律洋　李岳峰　陆立群　施明旻　 童祎　 (74)专利代理机构 南京苏科专利代理有限责任 公司 32102 代理人 姚姣阳 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/063(2006.01) (54)发明名称基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法(57)摘要一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，包括如下步骤，步骤S1、输入原始图片，通过输入信号预处理电路对原始图片进行预处理，并将原始图片的的色彩信息按照忆阻器阵列规定信号源格式进行编码；步骤S2、忆阻器神经元卷积网络将编码好的信息按照训练好的神经网络进行卷积运算，获取期望值；步骤S3、期望值比对判断电路将忆阻器神经元卷积网络获取的期望值绘制成相和度曲线，并与其数据库中已有的数据曲线进行比对，获取识别结果。本发明可用于常规羊毛羊绒真假性检测及羊绒羊毛制品的成分分析。可解决人工视觉检测耗费时间长、准确率波动大的问题；同时，对于神经网络计算，忆阻器得益于其构造和计算方式，可以得出更加精确、分离间隔更小的卷积计算结果，极大的提高 了识别的准确性。权利要求书1页 说明书3页 附图2页CN 110378193 A 2019.10.25 C N 110378193 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110378193 A 1.一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，其特征在于，包括如下步骤， 步骤S1、输入原始图片，通过输入信号预处理电路对原始图片进行预处理，并将原始图片的的色彩信息按照忆阻器阵列规定信号源格式进行编码； 步骤S2、忆阻器神经元卷积网络将编码好的信息按照训练好的神经网络进行卷积运算，获取期望值； 步骤S3、期望值比对判断电路将忆阻器神经元卷积网络获取的期望值绘制成相和度曲线，并与其数据库中已有的数据曲线进行比对，获取识别结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述输入信号预处理电路对原始图片的信息进行二值化处理，包括色彩的灰度处理和边缘特征的提取，提取原始图片的特征值并描绘出其轮廓线条特征，再将原始图片的的色彩信息分割成符合忆阻器阵列分辨率的图像，并传输至所述忆阻器神经元卷积网络中。 3.根据权利要求1所述的一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，其特征在于，所述忆阻器神经元卷积网络中，忆阻器的每一个crossbar会通过第一次加电设置自身的阻值，并被固化，当编码好的信息被送达时，编码好的信息信号会被叠加在设置电压之上，造成crossbar的阻值变化，根据权值生成数据阵列，再通过对输出电流或电荷检测获取运算结果。 4.根据权利要求1所述的一种基于忆阻器神经网络的羊绒羊毛识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，当忆阻器神经元卷积网络的卷积计算值被输出后，可以获取一系列像素块加权后的平均值，通过求和运算电路将平均值转化为概率分布曲线，通过曲线中各色位值的占比进行比较，从而进行识别。 2

一种递归模糊神经网络自适应控制方法

一种递归模糊神经网络自适应控制方法 毛六平,王耀南,孙　炜,戴瑜兴 (湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082) 摘　要:　构造了一种递归模糊神经网络(RFNN ),该RFNN 利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第 一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN ,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN 分别用于对被控对象进行辨识和控制.将所提出的自适应控制方案应用于交流伺服系统,并给出了仿真实验结果,验证了所提方法的有效性. 关键词:　递归模糊神经网络;自适应控制;交流伺服中图分类号:　TP183 文献标识码:　A 文章编号:　037222112(2006)1222285203 An Adaptive Control Using Recurrent Fuzzy Neural Network M AO Liu 2ping ,W ANG Y ao 2nan ,S UN Wei ,DAI Y u 2xin (College o f Electrical and Information Engineering ,Hunan University ,Changsha ,Hunan 410082,China ) Abstract :　A kind of recurrent fuzzy neural network (RFNN )is constructed ,in which ,recurrent neural network is used to re 2alize fuzzy inference temporal relations are embedded in the network by adding feedback connections on the first layer of the network.On the basis of the proposed RFNN ,an adaptive control scheme is proposed ,in which ,two proposed RFNNs are used to i 2dentify and control plant respectively.Simulation experiments are made by applying proposed adaptive control scheme on AC servo control problem to confirm its effectiveness. K ey words :　recurrent fuzzy neural network ;adaptive control ;AC servo 1　引言 近年来,人们开始越来越多地将神经网络用于辨识和控 制动态系统[1～3].神经网络在信号的传播方向上,可以分为前馈神经网络和递归神经网络.前馈神经网络能够以任意精度逼近任意的连续函数,但是前馈神经网络是一个静态的映射,它不能反映动态的映射.尽管这个问题可以通过增加延时环节来解决,但是那样会使前馈神经网络增加大量的神经元来代表时域的动态响应.而且,由于前馈神经网络的权值修正与网络的内部信息无关,使得网络对函数的逼近效果过分依赖于训练数据的好坏.而另一方面,递归神经网络[4～7]能够很好地反映动态映射关系,并且能够存储网络的内部信息用于训练网络的权值.递归神经网络有一个内部的反馈环,它能够捕获系统的动态响应而不必在外部添加延时反馈环节.由于递归神经网络能够反映动态映射关系,它在处理参数漂移、强干扰、非线性、不确定性等问题时表现出了优异的性能.然而递归神经网络也有它的缺陷,和前馈神经网络一样,它的知识表达能力也很差,并且缺乏有效的构造方法来选择网络结构和确定神经元的参数. 递归模糊神经网络(RFNN )[8,9]是一种改进的递归神经网络,它利用递归网络来实现模糊推理,从而同时具有递归神经网络和模糊逻辑的优点.它不仅可以很好地反映动态映射关系,还具有定性知识表达的能力,可以用人类专家的语言控制规则来训练网络,并且使网络的内部知识具有明确的物理意 义,从而可以很容易地确定网络的结构和神经元的参数. 本文构造了一种RFNN ,在所设计的网络中,通过在网络的第一层加入反馈连接来存储暂态信息.基于该RFNN ,本文还提出了一种自适应控制方法,在该控制方法中,两个RFNN 被分别用于对被控对象进行辨识和控制.为了验证所提方法的有效性,本文将所提控制方法用于交流伺服系统的控制,并给出了仿真实验结果. 2　RFNN 的结构 所提RFNN 的结构如图1所示,网络包含n 个输入节点,对每个输入定义了m 个语言词集节点,另外有l 条控制规则 节点和p 个输出节点.用u (k )i 、O (k ) i 分别代表第k 层的第i 个节点的输入和输出,则网络内部的信号传递过程和各层之间的输入输出关系可以描述如下: 第一层:这一层的节点将输入变量引入网络.与以往国内外的研究不同,本文将反馈连接加入这一层中.第一层的输入输出关系可以描述为:O (1)i (k )=u (1)i (k )=x (1)i (k )+w (1)i (k )?O (1)i (k -1), i =1,…,n (1) 之所以将反馈连接加入这一层,是因为在以往的模糊神经网络控制器中,控制器往往是根据系统的误差及其对时间的导数来决定控制的行为,在第一层中加入暂态反馈环,则只需要以系统的误差作为网络的输入就可以反映这种关系,这样做不仅可以简化网络的结构,而且具有明显的物理意义,使 收稿日期:2005207201;修回日期:2006206218 基金项目:国家自然科学基金项目(N o.60075008);湖南省自然科学基金(N o.06JJ50121) 　 第12期2006年12月 电 子 学 报 ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.34　N o.12 Dec.　2006

忆阻器应用

突触的本质是一个两端器件，与忆阻器有惊人的相似之处，忆阻器的电导可以通过控制流过它的电荷和电流来改变。Jo等人描述了突触功能在纳米硅基忆阻器中的实现，特别是，他们证实了激励时间依赖的可塑性（STDP，一个重要的突触修饰竞争学习规则），可以在包含CMOS神经元和忆阻器突触的突触/神经元混合电路中实现。 Pershin等人利用忆阻器神经元模型的概念进行进一步的研究，其中忆阻器被用来模拟变形虫的学习行为。Pershin等人使变形虫经受温度的变化，发现变形虫会降低其在温度降低过程中的运动。接着，他们应用一个周期性的温度变化，其特征在于先将温度降低，然后返回正常状态。可以观察到，变形虫会学习温度变化时的频率，并且温度变化一旦停止，变形虫会在预期的降低温度下继续减缓其移动。一个简单的忆阻器电路可以用来建立变形虫学习行为的模型。在这种情况下，改变电压用来模拟温度的变化。有趣的是，实验表明如果温度变化不是周期性的，而是以某种方式被中断，变形虫（以基于忆阻器电路模型的变形虫）在刺激一旦停止的情况下不会预期到这种变化。 研究人员采用忆阻器“仿真器”建立了一个神经网络。仿真器包含数字电位器、模拟/数字(A/D)转换器和一个可编程的微控制器，以提供忆阻器的I-V特性。神经网络被用来描述联想学习，它包含三个神经元，每一个都可用来作为食物的视景、声音和流涎。这样设计，是为了刺激视觉神经元能够导致流涎神经元的激发。最初，刺激声觉神经元没有导致唾液分泌。本研究的目的是培养基于忆阻器电路，以便声音可以与食物的视觉联系并因此触发流涎神经元。这个结果表明这确实是可能的，很像Pavlov的狗，在电路调试之后，当声觉神经被刺激时，流涎神经元也被激发，从而证明了采用一个非常简单的忆阻器为基础的电路的联想学习功能。 3.电路器件设计 忆阻器以其独特的记忆性能和电路特性，在电路器件设计方面给人们提供了新的思路。如依赖其记忆性能的高密度非易失性存储器，基于忆阻器电学性能的参考接收机、调幅器。由于具有电阻转换功能，忆阻器也可能被用来制作多路信号分离器和复用器]。网状结构的忆阻器与互补金属氧化物（CMOS)的复合集成电路，即使在高缺陷度的情况下仍能够实现可重构逻辑功能，这将促成新型的晶体管-忆阻器复合电路结构的实现。此外，忆阻器也可用于组成具自降级、对内部变化自愈、高容错率等功能的适应性可重现网络。 3.4生物记忆行为仿真 对生物记忆行为的电路仿真，是忆阻器另一个极具吸引力的用途。忆阻器参与组成的电路己被Pershin等用于对多头绒泡菌对环境刺激学习行为的电路仿真，他们成功地用电路对外加激励的电学响应模仿了生物对外界环境刺激的响应行为。因为具有与神经系统中神经键行为类似，忆阻器可以用于对大脑部分功能的模仿，由它和晶体管、纳米线等组成的系统将在桥梁道路的实时监控系统得到应用。可以相信，此类结构在对生物记忆、学习行为的电路仿真中将发挥更加重要的作用。

零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络

[关闭] 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 机器学习深度学习入门 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会很差）。 文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 往期回顾 在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，除此之外，信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络(Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structure)。顾名思义，递归神经网络（巧合的是，它的缩写和循环神经网络一样，也是RNN）可以处理诸如树、图这样的递归结构。在文章的最后，我们将实现一个递归神经网络，并介绍它的几个应用场景。 递归神经网络是啥 因为神经网络的输入层单元个数是固定的，因此必须用循环或者递归的方式来处理长度可变的输入。循环神经网络实现了前者，通过将长度不定的输入分割为等长度的小块，然后再依次的输入到网络中，从而实现了神经网络对变长输入的处理。一个典型的例子是，当我们处理一句话的时候，我们可以把一句话看作是词组成的序列，然后，每次向循环神经网络输入一个词，如此循环直至整句话输入完毕，循环神经网络将产生对应的输出。如此，我们就能处理任意长度的句子了。入下图所示： 然而，有时候把句子看做是词的序列是不够的，比如下面这句话『两个外语学院的学生』：