基于自旋振荡器的神经脉冲发生电路制造技术

本发明专利技术涉及人工神经元技术领域，具体涉及基于自旋振荡器的神经脉冲发生电路，包括电流输入网络、自旋振荡器和整形电路，电流输入网络将多个输入电流信号进行叠加并作用于自旋振荡器，在输入电流作用下自旋振荡器产生频率与输入电流大小相关的交变电压信号，整形电路将自旋振荡器输出的波形处理为目标电压波形。自旋振荡器包括自旋注入层、隔离层和磁进动层，隔离层位于自旋注入层和磁进动层之间，自旋注入层和磁进动层由磁性材料构成，隔离层由非磁性材料构成。本发明专利技术的实质性效果是：本发明专利技术神经脉冲发生电路体积小、能耗低，更易集成，频率调节范围宽、速度快，能够提高人工神经网络的工作效率。

Neural Pulse Generating Circuit Based on Spin Oscillator

The invention relates to the field of artificial neuron technology, in particular to a nerve pulse generator circuit based on a spin oscillator, including a current input network, a spin oscillator and a shaping circuit. The current input network superimposes multiple input current signals and acts as a spin oscillator. Under the action of input current, the spin oscillator generates alternating voltage whose frequency is related to the magnitude of input current. Signal and shaping circuit process the output waveform of spin oscillator as the target voltage waveform. The spin oscillator consists of spin injection layer, isolation layer and magnetic precession layer. The isolation layer lies between the spin injection layer and the magnetic precession layer. The spin injection layer and the magnetic precession layer are composed of magnetic materials, and the isolation layer is composed of non-magnetic materials. The substantial effect of the invention is that the nerve pulse generator circuit of the invention has the advantages of small volume, low energy consumption, easy integration, wide frequency regulation range and fast speed, and can improve the working efficiency of the artificial neural network.

【技术实现步骤摘要】
基于自旋振荡器的神经脉冲发生电路
本专利技术涉及人工神经元
，具体涉及基于自旋振荡器的神经脉冲发生电路。
技术介绍
在图像识别等领域，生物神经系统的计算速度和识别正确率要显著优于目前的计算机系统，特别是前者的功耗远低于后者。为了获得类似生物神经网络的特性，研究人员提出了多种人工神经网络的模型，并在软件、硬件两个方面模拟生物神经元和神经网络的行为。其中脉冲神经网络（SpikingNeuralNetwork，SNN）被称为第三代神经网络，有别于之前的人工神经网络，SNN从工作机理上模拟了生物神经元达到阈值电压后的脉冲发生行为，脉冲发生的频率与输入信号的强弱有关。硬件实现SNN的关键问题之一便是如何产生频率与输入信号幅度相关的神经脉冲，目前已有的神经脉冲发生电路已经由分立器件电路改进为基于晶体管的集成电路，利用晶体管控制电容充放电等方法实现频率与输入幅度相关的脉冲电信号输出，然而该方法仍然存在电路尺寸大、功耗高、响应速度慢、频率调节范围窄等问题，不利于大规模的神经网络集成和较高速度的信号处理。为此有必要专利技术一种更低功耗、更小体积和更适合高速信号处理的神经脉冲发生电路。中国专利CN本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于自旋振荡器的神经脉冲发生电路，在输入电流的作用下输出频率变化的脉冲电压波形，其特征在于，包括电流输入网络、自旋振荡器和整形电路，所述电流输入网络将多个输入电流信号进行叠加并作用于所述自旋振荡器，在输入电流作用下所述自旋振荡器产生频率与输入电流大小相关的交变电压信号，所述整形电路将所述自旋振荡器输出的波形处理为目标电压波形。

【技术特征摘要】
1.基于自旋振荡器的神经脉冲发生电路，在输入电流的作用下输出频率变化的脉冲电压波形，其特征在于，包括电流输入网络、自旋振荡器和整形电路，所述电流输入网络将多个输入电流信号进行叠加并作用于所述自旋振荡器，在输入电流作用下所述自旋振荡器产生频率与输入电流大小相关的交变电压信号，所述整形电路将所述自旋振荡器输出的波形处理为目标电压波形。2.根据权利要求1所述的基于自旋振荡器的神经脉冲发生电路，其特征在于，所述自旋振荡器包括自旋注入层、隔离层和磁进动层，所述隔离层位于自旋注入层和磁进动层之间，所述自旋注入层和磁进动层由磁性材料构成，所述隔离层由非磁性材料构成，所述自旋振荡器的第一端与所述电流输入网络的输出端以及所述整形电路输入端连接，所述自旋振荡器的第二端接地。3....

【专利技术属性】
技术研发人员：李海，周铁军，于长秋，骆泳铭，温嘉红，朱礼尧，王喆，郜壮壮，赵若菲，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33