课程文献中心 更多>>

关键词： 生物感官   仿生感觉系统   神经形态运算   脉冲神经网络   忆阻器  

摘要： 生物感官集感知、存储与运算为一体的架构使其可以高效并且实时地采集和处理外界信息,这样的感存算一体化架构可为物联网时代面临的传感器数据爆炸问题提供很好的解决方案.为此,本文提出仿生生物感官的感存算一体化系统,采用不同的传感器模拟生物感受器的功能,以获取环境信息,传感器输出的模拟信号输入到模拟信号处理系统进行预处理,这样信号不需要在模拟域与数字域之间转换,可极大降低功耗和延时;预处理后的信号输入类脑运算芯片中进行分析和决策,该芯片由基于忆阻器的人工突触及人工神经元组成,通过控制突触与神经元的连接方式,可以实现不同的算法架构,如全连接脉冲神经网络、卷积脉冲神经网络以及循环脉冲神经网络等;通过运行不同的神经网络,类脑运算芯片可以实现对不同传感器信号的识别、预测以及分类等任务;更进一步,将多种仿生感觉系统的识别或预测结果结合起来,就可以实现多感官融合,这样的系统架构可以用于自动驾驶及智能机器人等复杂的场景中.

关键词： 磁性隧道结   群体编码   脉冲神经网络   无监督学习  

摘要： 利用新型材料器件发展类脑计算硬件研究的关键问题是发展出合适的算法,能够发挥新器件的特点和优势.群体编码是生物神经系统常见的编码方式,能够有效去除噪音,实现短时程记忆及复杂的非线性映射功能.本文选择自旋电子学器件中研究较多、工艺较成熟的磁性隧道结,应用其可调控的随机动力学实现群体编码.作为一个应用的例子,超顺磁隧道结构建的二层脉冲神经网络成功完成了鸢尾花数据集的无监督聚类.数值仿真表明基于磁性隧道结的群体编码可以有效对抗器件的非均一性,为类脑计算硬件研究提供重要的参考.

关键词： 脉冲神经网络   阻变式存储器   存内计算   LIF   神经元   硬件推理加速器  

摘要： 脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)作为第三代神经网络,其计算效率更高、资源开销更少,且仿生能力更强,展示出了对于语音、图像处理的优秀潜能.传统的脉冲神经网络硬件加速器通常使用加法器模拟神经元对突触权重的累加.这种设计对于硬件资源消耗较大、神经元/突触集成度不高、加速效果一般.因此,本工作开展了对拥有更高集成度、更高计算效率的脉冲神经网络推理加速器的研究.阻变式存储器(resi-stive random access memory,RRAM)又称忆阻器(memristor),作为一种新兴的存储技术,其阻值随电压变化而变化,可用于构建crossbar架构模拟矩阵运算,已经在被广泛应用于存算一体(processing in memory,PIM)、神经网络计算等领域.因此,本次工作基于忆阻器阵列,设计了权值存储矩阵,并结合外围电路模拟了LIF(leaky integrate and fire)神经元计算过程.之后,基于LIF神经元模型实现了脉冲神经网络硬件推理加速器设计.该加速器消耗了0.75k忆阻器,集成了24k神经元和192M突触.仿真结果显示,在50 MHz的工作频率下,该加速器通过部署三层的全连接脉冲神经网络对MNIST(mixed national institute of standards and techno-logy)数据集进行推理加速,其最高计算速度可达148.2 frames/s,推理准确率为96.4%.

关键词： 人工智能  

ISBN: (纸本)9787030718938

摘要： 本书从多学科交叉的角度将神经生物学在视觉神经机制、神经元信号加工与编码方面的解剖学与电生理学发现和认知心理学关于知觉信息加工、工作记忆等方面的实验结论，与人工智能中关于图像理解与人工神经元网络模型结合起来，设计能够模拟视网膜、初级视皮层和高级视皮层部分图像信息加工功能，以及模拟神经编码微回路的数据结构和层次网络计算模型，并用计算机视觉或图像理解领域常用的测试数据集来验证这些网络计算模型的效能。这些深入考虑了神经生物学基本机制与约束的计算模型，一方面能够在工程方面为图像理解或信息保持提供不同于传统方法的新解决方案，另一方面也为神经科学研究提供了探索神经信号加工内在机理的仿真平台。这些以信息加工神经生理机制和认知心理机制为基本出发点的计算建模研究为人工智能关于表征、神经计算新模型、基于结构的学习模型、不同于经典图灵机模型的新计算架构开拓了思路。

关键词： 人工智能  

ISBN: (纸本)9787563566570

摘要： 本书在国内外关于脑模型与智能机已有工作成果的基础上, 在脑科学、神经科学等新进展、新成果的启发下, 从生物控制论和大系统控制论的观点出发, 对人脑的全局脑结构、整体脑功能进行体系结构分析, 突出信息处理的智能特性, 淡化信息处理的生理特性, 从而提出模拟人脑结构和功能的三中枢自协调类脑模型的总体方案。本书提出用感知中枢、思维中枢和行为中枢实现拟人的感知智能、思维智能和行为智能, 并给出3种类脑中枢的建模、调控与实现方案。本书采用大系统协调控制方法实现人工左、右脑协调以及三中枢的自协调, 并给出类脑思维中枢和人工胼胝体的左、右脑协调方案。本书还介绍了三中枢自协调类脑模型研究成果的应用案例。

关键词： 脉冲神经网络   多模态分解   滚动轴承   故障诊断   IIR滤波器  

摘要： 深度学习为轴承故障诊断的智能化发展提供了新思路。本文从类脑计算角度出发,设计一种对轴承数据敏感的脉冲神经网络来完成故障数据分类任务。首先采用信号分解的方式提高原始信号特征提取效果,然后对故障信号进行脉冲编码,并采用多分量混合输入方式填充时间步作为神经网络的输入,最后采用卷积脉冲神经网络(SCNN)进行故障分类。为了验证该模型的分类效果,采用西储大学轴承数据集进行验证,分类准确率达到了99.78%。结果表明该轴承数据编码方案可以充分发挥脉冲神经网络时空动力学特征,且该脉冲神经网络模型在轴承故障诊断问题上具有高精度、高效率的特性。本研究有利于促进脉冲神经网络在故障诊断领域的研究和应用。

关键词： 脉冲神经网络   BP神经网络   图像识别   预测   热斑故障  

摘要： 针对光伏电池的热斑现象,利用红外热成像仪对光伏电池进行实时扫描得到红外热图,对红外热图进行图像增强等预处理。将图像分为四种状态,转换为信息量较强的状态矩阵。搭建基于脉冲时间依赖的突触可塑性(STDP)算法的带泄漏整合发放(LIF)模型脉冲神经网络,以发生典型热斑故障的电池片的状态变化作为时间序列训练脉冲神经网络,使模型习得热斑故障的状态时序,从而检测热斑故障,发出警报并实现定位的功能。脉冲神经网络的训练难度较大,因此,在Matlab上搭建了目前广泛使用的反向传播(BP)神经网络模型,通过对模型的改进,也能实现检测热斑故障的效果,继而证明了脉冲神经网络检测热斑故障的可行性。

关键词： 类脑计算   周围环境   能源消耗   最小  

摘要： 世界上最小的类脑计算机问世了,它的能源消耗如此之小,以至于可以自己直接从周围环境中获取能量。

关键词： 类脑计算   忆阻器   整流效应  

摘要： Considering the challenges arising from the von Neumann bottleneck and the end of Moore’s law,people have been seeking for new ways for future computing[1].The human brain is a highly parallel and low-energy-consumption computing system and capable of implementing complicated cognitive tasks[2].