一种基于非熔融态相变器件的多级联想记忆电路制造技术

本发明专利技术公开了一种基于非熔融态相变器件的多级联想记忆电路，属于人工神经网络领域，包括：N+1个输入节点，分别用于接收非条件刺激信号和各级条件刺激信号；N(N+1)/2个互连模块，任意两个输入节点之间连接有一互连模块，以对各输入节点接收到的信号进行两两耦合，每一互连模块包括两条反向并联的支路，每一支路包括串联的非熔融态相变器件和二极管；每一输入节点还依次连接有电阻突触和输出神经元模块，用于对该输入节点中耦合后的信号进行积分，并根据积分结果与神经元阈值电压之间的大小分别输出非条件反应信号和各级刺激反应信号。结构简单、无需复杂外围控制电路且能够模拟经典条件反射中多级条件反射的获取和消退过程。过程。过程。

【技术实现步骤摘要】
一种基于非熔融态相变器件的多级联想记忆电路


[0001]本专利技术属于人工神经网络领域，更具体地，涉及一种基于非熔融态相变器件的多级联想记忆电路。

技术介绍

[0002]联想记忆是生物学习并记忆非相关事物之间的联系的能力，是人类及各种生物日常生活中学习新信息的重要方式。在生物学方面，神经突触的可塑性是联想记忆的实现基础。不相关的刺激信号以一定方式多次输入神经网络后，会在它们之间形成新的高强度连接，即某种学习法则下连接的突触权重增强。大部分传统人工神经网络为了完成联想记忆功能，利用数十个运算放大器、晶体管等元器件来实现电子神经元和电子突触，电路结构过于复杂，不利于实现超大规模集成电路。
[0003]忆阻器的阻值可以被作用在其上的电刺激连续调制，被认为是天然的人造突触。此外，忆阻器具有面积小、功耗低、操作速度快、阻值非易失等优点，因此被广泛研究用在人工神经网络中，以模拟电子神经元、电子突触等。目前已有许多研究使用忆阻器网络来实现联想记忆，尤其是以巴浦洛夫的狗的实验为典型，人们设计了许多电路结构来实现经典的条件反射。然而，由于缺少一些特定的调本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于非熔融态相变器件的多级联想记忆电路，其特征在于，包括：N+1个输入节点，分别用于接收非条件刺激信号和第j级条件刺激信号，j＝1,
…
,N，N为所述多级联想记忆电路的最大联想记忆级数，N≥2；N(N+1)/2个互连模块，任意两个所述输入节点之间连接有一所述互连模块，以对各所述输入节点接收到的信号进行两两耦合，每一所述互连模块包括两条反向并联的支路，每一所述支路包括串联的非熔融态相变器件和二极管；N+1个电阻突触，一端与所述N+1个输入节点一一对应连接，用于传输耦合后的信号；N+1个输出神经元模块，与所述N+1个电阻突触的另一端一一对应连接，用于对连接的电阻突触传输的信号进行积分，并根据积分结果与神经元阈值电压之间的大小分别输出非条件反应信号和第j级刺激反应信号。2.如权利要求1所述的基于非熔融态相变器件的多级联想记忆电路，其特征在于，所述输出神经元模块包括：积分泄露电路，包括并联的电阻和电容，一端连接所述电阻突触的另一端，另一端接地；比较器，一输入端连接所述积分泄露电路的一端，另一输入端用于输入所述神经元阈值电压；信号发生器，输入端连接所述比较器的输出端，输出端为所述输出神经元模块的输出端。3.如权利要求2所述的基于非熔融态相变器件的多级联想记忆电路，其特征在于，N＝2，所述多级联想记忆电路为二级联想记忆电路，R2/R1≥100，R3/R1≥100，R3小于所述非熔融态相变器件的最大电阻态，其中，R1为所述电阻突触的阻值，R2为所述非熔融态相变器件的阻值，R3为所述积分泄露电路中电阻的阻值。4.如权利要求1所述的基于非熔融态相变器件的多级联想记忆电路，其特征在于，所述非条件刺激信号和第j级条件刺激信号均包括依次相连的负矩形脉冲和正三角脉冲，所述正三角脉冲为零左上升沿三角脉冲，所述正三角脉冲的宽度为...

【专利技术属性】
技术研发人员：何毓辉，王思琪，缪向水，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：