基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用.pdf

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1、第42卷第5期电子科技大学学报V_01．42NO．52013年9月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaSep．2013基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用王丽丹，段美涛，段书凯(两南大学电子信息工程学院蘑庆北倍区400715)【摘要】忆阻器是具有记忆和类突触特性的非线性电路元件，将忆阻器与STDP学习规则相结合，提出了基于SFDP学习规则的忆阻神经网络，并将它应用于二值图像的叠加和灰度图像的存储与输出首先将忆阻器作突触，通过实验证实在特定形状动作电位下，可实现STDP学习规则；构建了4×4的忆阻交

2、叉阵列神经网络：用l6×16的忆阻交叉阵列神经网络实现二值图像的叠加。最后用N×Ⅳ的忆阻神经网络实现了灰度图像的存储与输出。通过MATLAB仿真实验证实了该方案的有效性，该忆阻神经网络具有仿生特性，有望解决模式识别、人工智能中出现的复杂问题。关键词图像存储；忆阻器；忆阻神经网络：STDP中图分类号TM5文献标志码Adoi：1O．3969／j．issn．1001．0548．2013．05．OOlMemristiveNeuralNetworksBasedonSTDPRulesandItsApplicationsinImageStorageWANGLi—dan，DUANMei-tao，andD

3、UANShu-kai(SchoolofElectronics＆InformationEngineering，SouthwestUniversityBeibeiChongqing400715)AbstractMemristoriSanonlinearcircuitelementwhichhaspropertYofmemoryandthesimilarsynapsecharacteristic．Inthispaper．amemristiveneuralnetworkbasedonSTDPlearningruleiSproposedandusedinthebinaryimageoverlaya

4、ndthestorageandoutputofgrayandcolorimages．Firstly．thememristoriSusedasthesynapse，andthespecificshapeactionpotentialsrealizingSTDPlearningrulesaredemonstrated．Secondly．4x4memristivecrossbararrayneuralnetworksarerea“zed．AndthenthebinaryimageoverlayiSobtainedbytheneuralnetworkOfl6×l6memristivecrossb

5、ararrayneuralnetworks．Finally．thestorageandoutputofgrayandcolorimagesareachievedbytheNxNmemristiveneuralnetwork．ThefeasibilityoftheproposedmethodiSprovedbvMATLABsimulationexperiments．ThisneuraInetworkhasmorebionicasibility．whichcouldbeappliedtosolvethecomplexproblemsinpatternrecognitionandartific

6、ialintelligence．Keywordsimagestorage；memristor；memristiveneuraInetwork；STDP文献[1]测得STDP学习函数，描述了两神经元间触与STDP的研究已有了很大进展，用带有sinh形状的突触权值可通过突触前神经元与后神经元相对的的电流一电压曲线的忆阻器件仿真STDP学习法则【l，脉冲时间来进行调节的可塑性质。突触的可塑性与实验上验证了忆阻突触与CMOS神经元能产生学习和记忆关系密切。2008年，HP实验室的科学家STDP机制⋯J，假定忆阻器的电导变化与电压成sinh成功研制了忆阻器的物理模型L2】，从而证实了蔡少曲线关系来

7、实现STDP[～71，给出具体离子漂移函数棠l971年对忆阻器存在性的推测【31。忆阻器的出现的忆阻器来实现STDP【I圳，同时，最新的研究也表明给电子学领域带来了新的研究，已有许多研究者提了忆阻器可以实现模拟记忆与STDP特性【l圳，纳米忆出了基于忆阻器的混沌电路【4．5】、SPICE模型I引、阻器可以实现短期记忆到长期记忆的变换Lz⋯。实验Simulink模型[9】及忆阻交叉阵列。忆阻器因其具证实忆阻神经网络具有以下优势：1)忆