【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工神经网络
,尤其涉及神经元电路。
技术介绍
随着人工神经网络的研究深入,传统的采用数字电路实现神经网络的缺点越来越明显,用以实现所需的乘法和加法运算和非线性变换所需的神经元突触电路规模庞大,功耗和体积巨大,难以适应发展的需要。而模拟电路结构简单、功耗低、运算速度快,能显著提高神经网络的运算效率。模拟神经元电路是模拟神经网络的基本单元之一。Izhikevich模型是一种神经元的数学模型,由Izhikevich提出,相关参考文献:Izhikevich E M.Simple model of spiking neurons.[J].IEEE Transactions on Neural Networks,2010,14(6):1569-1572。这种数学模型可以描述出神经元的多种放电形式,其基本公式如下: d v d t = 0.04 v 2 + 5 v + 140 - u + I - - - ( 1 ) ]]> d u d t = a ( b v - u ...
【技术保护点】
一种神经元电路,其特征在于,包括:脉冲产生电路,通过第一Tau‑cell电路结构和第二Tau‑cell电路结构,被构造为用于模拟神经脉冲振荡;第一Tau‑cell电路结构中包括用于模拟神经元膜电位ν的第一电容Cv;第二Tau‑cell电路结构中包括用于模拟神经元膜电位调整变量u的第二电容Cu;与脉冲产生电路连接的调整电路,用于对神经元膜电位ν重赋值;与脉冲产生电路连接的比较电路,用于对神经元膜电位调整变量u重赋值。
【技术特征摘要】
1.一种神经元电路,其特征在于,包括:脉冲产生电路,通过第一Tau-cell电路结构和第二Tau-cell电路结构,被构造为用于模拟神经脉冲振荡;第一Tau-cell电路结构中包括用于模拟神经元膜电位ν的第一电容Cv;第二Tau-cell电路结构中包括用于模拟神经元膜电位调整变量u的第二电容Cu;与脉冲产生电路连接的调整电路,用于对神经元膜电位ν重赋值;与脉冲产生电路连接的比较电路,用于对神经元膜电位调整变量u重赋值。2.如权利要求1所述的神经元电路,其特征在于,第二Tau-cell电路结构还包括第一NMOS器件M1,第二NMOS器件M2,第三NMOS器件M3,第四NMOS器件M4;第一NMOS器件M1漏极与栅极短接;第一NMOS器件M1栅极连接第二NMOS器件M2栅极;第一NMOS器件M1源极接地;第二NMOS器件M2漏极接电源VDD;第二NMOS器件M2源极连接第二电容Cu正极和第三NMOS器件M3源极;第二电容Cu负极接地;第三NMOS器件M3漏极与栅极短接,并连接第一恒流源I1u输出端;第一恒流源I1u输入端接电源VDD;第三NMOS器件M3栅极连接第四NMOS器件M4栅极;第三NMOS器件M3源极连接第二恒流源I2u输入端;第二恒流源I2u输出端接地;第四NMOS器件M4源极接地;第四NMOS器件M4漏极接第三恒流源Iin输出端和第四恒流源Idc输出端;第三恒流源Iin输出端连接第四恒流源Idc输出端;第三恒流源Iin输入端和第四恒流源Idc输入端接电源VDD;第一Tau-cell电路结构还包括:第七NMOS器件M7,第八NMOS器件M8,第九NMOS器件M9,第十NMOS器件M10;第七NMOS器件M7漏极与栅极短接,并连接第三恒流源Iin输出端和第四恒流源Idc输出端;第七NMOS器件M7栅极连接第八NMOS器件M8栅极;第七NMOS器件M7源极接地;第八NMOS器件M8漏极接电源VDD;第八NMOS器件M8源极连接第五恒流源I2v输入端和第九NMOS器件M9源极;第五恒流源I2v输出端接地;第九NMOS器件M3漏极与栅极...
【专利技术属性】
技术研发人员:张金勇,孙宏伟,林福江,王磊,
申请(专利权)人:中国科学院深圳先进技术研究院,
类型:发明
国别省市:广东;44
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