文献类型：期刊文章

作　　者：徐学良[1]

XU Xueliang(Sichuan Institute of Solid-State Circuits, China Electronics Technology Group Corp. , Chongqing 400060, P. R. Chin)

机构地区：[1]中国电子科技集团公司第二十四研究所,重庆400060

出　　处：《微电子学》

年　　份：2017

卷　　号：47

期　　号：2

起止页码：239-242

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、核心刊

摘　　要：人脑由复杂的神经网络构成,拥有极强的信息处理、学习和记忆能力,并且具有功耗低、神经元密度高等特点。利用现有的电路元件搭建出类似大脑功能的人工神经网络成为当今人工智能研究的热点。在人工神经网络的研究中,信息的编码、神经元模型的建立以及突触的选择是最关键的3个要素。分别介绍了4种不同种类的编码方式和4种不同类型的神经元模型。对忆阻器用作神经突触的特点进行了简要阐述,并对其数学模型和对应的工作方式作了详细概括。

关 键 词：人工神经网络 忆阻器  神经元 突触

分 类 号：TP183]