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1、第卷!∀∀#∃第!期计算机与数字工程‘∗%&∋(神经元)∃基本神经元电路模型傅华明刘凌慧中国地质大学信息学院武汉+,−.+∃中船总公司七院七∋九所武汉+,。。.+∃摘要本文给出一种新的,%&∋(技术实现的连续时间神经元电路模型讨论其突触权值的调节和细胞体参数的设置问题。计算机模拟表明,该模型具有生物神经元时空整合特性和神经计算功能。关链词%&∋(跨导神经元电路模型己!0会0/1)‘二以非线性大规模并行分布处理为主流的神经网络是近年来计算机科学、人工智能、认知科学、信息科学、微电子学、自动控制与机器人、脑神经科学等众多学科研究的热点。作为
2、一种智能信息处理系统,由于信息处理实时和高速等方面的要求,神经计算机将从目前的软件虚拟实,现逐步向其硬件实现的方向发展而神经网络的23()实现已成为目前神经计算机硬件实现的首选方向。模拟人脑智能特点和结构的人工神经网络由大量的且结构和功能都很简单的单个神经元构成。因此,从事神经网络的23()实现的研究都是从押经元电路模型开始,在这方面已取得。456给出由跨导放大器、、、、了一些研究成果跨导乘法器绝对值电路7%延时电路绝对值乘法器8和比较器构成的模拟%&∋(突触学习电路具有某种生物学习特性川提出分布神经元一突触,8己,电路可以增加神经网络的分
3、辨率建立通用问题的求解环境〕将一种%&∋(线性跨导用来,构成8〕细胞神经网络旧给出%&∋(兴奋性突触和抑制性突触电路模型接近于生物神经元产给出一种电流模式可调权值模拟神经元电路8闭给出了跨导型突触电路和跨阻型细胞体电路。、,,‘,‘在上述研究中450〕提出的电路模型复杂比〕不能进行突触权值调节4905缺少细胞体参数的设。2,0置在神经网络3()实现中这些结构复杂的电路将降低芯片单位面积上神经元的数目突触权,值的调节不便将影响神经计算机的分布式并行处理性能细胞体参数不能设置会削弱神。,、经元内在的处理能力因此寻找电路简单调节设置方便的神经元电
4、路是神经网络23()实现中的重要问题。‘,。基于以上考虑在4!0〕基础上本文提出一种新的%&∋(跨导实现的神经元电路模型计算,这种电、、,,机模拟表明路模型具有结构简单调节方便实现容易便于大规模集成等特点具有生物神经元的时空整合特性和神经计算功能二∗。收到本文时间!∀∀.年:月−日∗%&∋(神经元)∃基本神经元电路模型第卷二神经元电路模型0!突触电路,!,文献〔〕引用的%&∋(线性跨导元件的电路结构及特性如图所示其输入输出关系可∗以表示为3二5>?≅;一<2=35∃其中。。8,Δ,Ε+ΦΓ)Φ、,ΦϑΒΦΛ8<ΑΒΧ「2=2一2=2
5、=ΗΙΚ=Η2!∃〕ΜΝ∃8?<二ΦΓ。∗Γ、∗。8ΙΦϑΒΙ。,Δ8。一〔Ι一Ι∃=ΗΙΗ一Η)∃=一Ι∃〕Ο粤5∃‘犷一一一一一一Π加2。。2一2Θ阳Ι;习卜下∗∗,2)一七/二二一月图)%&∋(跨导电路结构参数图突触电路模块、。,2Ρ5Α2Δ+Δ,ΦΓ,Α2丁、,Α2Φ、,2丁ϑ∗Φϑ8二2下Λ,Ε?∗,在公式5Ν∃5∃中令二22二2则有)二−。。0,。,Ο?。ΦΓΦ,,,Φ、。、。。,)二一<2构成基本压控跨导<二+Χ2一2=Σ2Η∃∃在满足2=2毛2成29Δ8Τ,二Δ。,2镇一2镇2=2Φϑ条件下<随2作线性变化本文拟将该%&∋
6、(跨导作为突触电路,,,。利用集成技术可以将宕于个突触电路制成突触模块如图所示用于构成神经元电路模型,,2。、’Δ。这种突触电路具有压流变换作用可以实现神经信号的单向传输并且受2的控制0细胞体电路细胞体电路包含延时、、电流阑值。,,求和)设备非线性函数处理及调节等环节具有流压变。!,Ι8Υ。2Δ,,,换作用在图中将基本压控跨导的接至2一接至Ι构成固定跨导在细胞体电,。。‘,路中实现阂值电流)的设置本文引用文献仁〕给出的扩展型跨导放大器实现非线性函数处理功能。文〔’〕∗献给出的扩展型跨导放大器的输入输出关系为。5Β‘,5Β’)一Ι一2,
7、丫一留‘2一2,合命∃∗Β,当满足ΗΙ一ΙΗς了王百奋丙时则有)。≅)Β三2一2∃,∃式中ΙΔ,Φ,一丁一阴一ΙΗ方瓦书+∃了第!期计算机与数字工程,,Δ,0,Ι9,Β,2Δ9是一个控制电压跨导放大器的放大倍数随变化当Η2一2Κ镇−.:23与2∗,0,。8∗一2∃成线性关系当Η2一25Ω−.:2时放大器出现饱和0,基本神经元电路模型通有神经元模型特性可以表示为悦>5⎯苦⎯Κ⎯、_]Ζ[一封Α?]⊥=ΖΖ口。一民Ζ[Α艺Φ,2Ξ=艺Ψ,Ζ,=ΦΕ[2[=!!9≅∃2,,,1Α!⋯Π9Ν∃[一!,,,⋯∴9Ν∃根据上式,本文提出的基本
8、神经元电路模型如图,所示。该模型包含突触模块和细胞体模。,,8Γ&∋(,块两部分突触模块由两类突触权值Φ和Ψ组成管构成细胞体等效延时电阻7和3,∗,跨导放大器的有源负载7固定跨导
