【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及神经形态工程,特别是涉及一种神经元数学模型ag的构建方法及其衍生电路。
技术介绍
1、实现类似人脑一样的低能耗,高性能一直是人工智能领域的前沿和热点。但现有的仿生神经元多数基于lif模型和hh模型设计。其中。lif模型动力学行为单一,仅能描述简单的尖峰放电行为;hh模型动力学行为相对丰富,理论上只需调整参数就能实现神经元的大部分放电特性,但缺乏自适应性和生长特性。神经元生长是一个长期过程,即便是种类相同,不同生长阶段的神经元放电特性都存在明显差异,lif和hh模型描述的都是极短时间内的神经元放电特性,缺乏对神经元整个生命周期的动力学行为描述。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种神经元数学模型ag的构建方法及其衍生电路,能够解决目前主流的忆阻器的忆阻特性与参与动作电位的细胞器生物学特性拟合度较低的问题,得到具备生长特性和功耗自适应性的ag模型及衍生电路。
2、为实现上述目的,本专利技术提供了如下方案:
3、一种神经元数学模型ag的构建方法,包括
4、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种神经元数学模型AG的构建方法,其特征在于,包括:
2.一种神经元数学模型AG的衍生电路,其特征在于,包括:由四个忆阻器、一个双向可控硅、一个电压门控电阻器、三个电容以及五个直流电压源构建了五条支路,分别为a支路、b支路、c支路、d支路和e支路各所述支路还均设有一个节点;
3.根据权利要求2所述的神经元数学模型AG的衍生电路,其特征在于,所述外围电路,具体包括:延时开关KT和直流电压源VKT;双向可控硅与延时开关KT的一端连接,延时开关KT的另一端接直流电压源VKT正极;直流电压源VKT负极接地。
【技术特征摘要】
1.一种神经元数学模型ag的构建方法,其特征在于,包括:
2.一种神经元数学模型ag的衍生电路,其特征在于,包括:由四个忆阻器、一个双向可控硅、一个电压门控电阻器、三个电容以及五个直流电压源构建了五条支路,分别为a支路、b支路、c支路、d支路和e支路各所...
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