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Nb2O5 memristive neurons‐based unsupervised learning network

记忆电阻器 神经形态工程学 人工神经网络 计算机科学 人工智能 振荡(细胞信号) 电容 模式识别(心理学) 无监督学习 尖峰神经网络 电子工程 工程类 物理 电极 量子力学 生物 遗传学
作者
Zhenzhou Lu,Qian Zhu,Shuyu Shi,Kangtai Wang,Yan Liang
出处
期刊:International Journal of Circuit Theory and Applications [Wiley]
标识
DOI:10.1002/cta.4044
摘要

Summary Memristors exhibit potential applications in neuromorphic computing, because of their nanoscale and low power. Non‐volatile passive memristors usually behave as electronic synapses, while volatile locally active memristors can be used to construct artificial neurons. In this paper, we apply an Nb 2 O 5 locally active memristor with the parasitic capacitance as a LIF neuron and analyze the possibility of generating spiking oscillations by the neuron through small signal equivalent circuits and the Hopf bifurcation method. By combining Nb 2 O 5 memristive neurons with the voltage‐controlled non‐volatile memristive synapses, we construct an unsupervised learning network and classify 5 × 3 letter images and 5 × 5 number images. In particular, before building the hardware circuit, we predict the training time, recognition time, and recognition accuracy of the pattern recognition network through theoretical analysis, which guides the actual circuit experiment. Specifically, the training time of the network is related to the synaptic memristor resistance change rate, the recognition time of the network is related to the oscillation period of the Nb 2 O 5 memristor, and whether the network can work properly is related to the parameters of Nb 2 O 5 memristor and NMOS. The LTspice simulation results manifest that the proposed circuit can recognize different patterns and can be applied to the neural morphological system of pattern recognition.
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